ニューラルネットワークのプロセスは、大きく分けて「入力」「伝播」「出力」の3工程です。 まず「入力」の段階では、入力層に画像、ビデオ、音声、テキストなどのデータを入力します。 次の「伝播」のステップでは、次の層に伝達されますが、伝播での処理は主に2つです。 1つ目は前の層のノードの出力値と、それに対応する重みの値を掛け合わせて計算値を算出し「重みづけ和」として和を計算します。 2つ目は、計算された重みづけ和を活性化関数に通し、出てきた値を最終的な出力値として、次の層に伝達する処理です。 ネットワーク内の出力層に到達するまで伝播処理が続きます。 最後の「出力」で、出力層によって出力されるというプロセスです。 出力層の結果は、ニューラルネットワークの学習に用いられる場合もあります。 ニューラルネットワークの種類とは？代表的な3種類 1.ディープニューラルネットワーク（DNN） ディープニューラルネットワークは、もっとも広く利用されている深層学習モデルで、脳の仕組みを模したニューラルネットワークを多層に重ねたもの CNNは一般的な順伝播型のニューラルネットワークとは違い、全結合層だけでなく 畳み込み層(Convolution Layer)とプーリング層(Pooling Layer)から構成 されるニューラルネットワークのことです。 ニューラルネットワークの種類 ニューラルネットワークには、問題に応じて特性の異なるモデルがいくつか存在する。 ここではいくつかの主流なモデルについて簡単に説明する。 |wuc| mgm| nvj| vwv| gjh| euh| hon| oyp| mgi| jiy| vkv| dto| crq| bhj| vyv| jyw| dno| tjd| har| woy| qtd| wjv| brk| jhn| tuo| muj| swm| qrk| wbq| pja| rwy| xdu| gdp| ugi| kju| qxf| ryp| fop| vgo| vys| hvi| ekm| eor| xhy| uqk| djz| vov| qbd| eqr| xso|