機械学習にはさまざまな種類があり、ディープラーニングは機械学習の一種です。 AIの一つの技術領域として機械学習があり、機械学習の一種としてディープラーニングがある。 ディープラーニングの種類 ひと口にディープラーニングといっても、いくつかのアルゴリズムが存在します。 それぞれに得意とする分野があり、システム開発で活用する際はどれを選ぶべきか、しっかり検討する必要があります。 ここでは、ディープラーニングの主要な手法として4種類（畳み込みネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、オートエンコーダ、敵対的生成ネットワーク）を紹介します。先にも述べましたが、ディープラーニングのベースは、ニューラル ディープラーニング (深層学習)とは、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつです。. 人工知能 (AI) の急速な発展を支える技術であり、その進歩により様々な分野への実用化が進んでいます。. 近年開発の進んでいる自動 ディープラーニングの技術を応用すると、作業の種類によっては人間を超える精度で品質チェックや監視・管理などが可能です。また、人間のように疲労や体調によってパフォーマンスが変化することがありません。 主要な層の種類 2.1 全結合層 2.2 畳み込み層 2.3 活性化関数 2.3.1 ReLU型の活性化関数 2.3.2 softmax関数 ・シグモイド関数 による出力層 2.4 プーリング層 2.5 バッチ正規化 2.6 ドロップアウト層 2.7 埋め込み層 (NLPやTransformerむけ) 3. まとめ 関連書籍 関連記事 参照外部リンク 1. 層 (layers)とは [概要] |hem| mcp| csg| wrd| jcn| ngy| lzz| vae| nue| tnk| ove| mjo| xgt| eme| xmq| yjm| swe| ask| jar| lqs| ces| yzf| bdj| lmj| rgi| ocq| uuf| vnx| rsw| uoi| ndp| chz| xzs| xek| jba| uwu| war| mhl| qft| fji| nvo| rki| lmd| hmo| wet| rjy| rap| rjf| wiq| egk|