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ディープラーニングを数式なしで理解する

ディープラーニングの基本を数式なしでまとめてみました。

より詳細に知りたい方はこちらをご覧ください。

ディープラーニングを数式で理解する – Qiita

「マシンラーニング」と「ディープラーニング」とは

マシンラーニング(機械学習)

入力データの特徴をコンピューターが学習し、与えられた問題を解決するもの。

ディープラーニング(深層学習)

機械学習のうち、 ニューラルネットワーク を使って入力データの特徴をコンピュータが 自動的に抽出する もの。

「機械学習」と「ディープラーニング」は何が違うのか? | MUFG Innovation Hub

「教師あり学習」と「教師なし学習」とは

教師あり学習

人間がラベル付けした 入力データによる学習。

教師なし学習

正解(ラベル)が与えられていない入力データによる学習。入力データから規則性や相関性、特徴、特異性、傾向等をコンピュータが自動的に判定する。

Convolutional Neural Network(CNN)とは

ディープラーニングの一種で、「畳み込み層」と「プーリング層」、「全結合層」と呼ばれるレイヤーから構成されたもの。

定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する – DeepAge

畳み込み層(Convolution Layer)

入力データの 特徴を抽出する 層。フィルター(カーネル、重み)と呼ばれる行列を用いて、入力データとの特徴の一致件数を計算し、「特徴マップ」として出力する。この演算を「畳み込み」と呼ぶ。

定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する – DeepAge

バックプロパゲーション(誤差逆伝搬)

あるレイヤーがひとつ前のレイヤーに対して、重みの誤差をフィードバックする仕組み。

  • バッチ :
    バックプロパゲーションにより、学習データから重みを更新すること。
  • エポック :
    バッチ回数の単位。通常はエポックを何回か繰り返して学習する。

プーリング層

畳み込みによって生成されたデータを圧縮する層。

アクティベーション層

畳み込みによって生成されたデータを「活性化関数」と呼ばれる関数によって特徴づける層。

Rectified Linear Units(ReLU)

畳み込みによって生成されたデータのうち、マイナスの数値を0に変換する活性化関数。

Softmax

出力を確率に変換する活性化関数。

Dropout

重みを更新する際に一定の割合で出力を「0」にすることで、学習データの「過学習」を防ぎ、予測精度を高める層。

全結合層

ラベル化された出力層に紐づけるため、ラベルの個数に対応したノード数となるように畳み込み演算を行う層。

参考URL


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