G検定
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Stack Overflow (G検定)
1. 定義と概要 Stack Overflowとは、プログラミングに関する疑問を投稿し、他の開発者が回答する形式のQ&Aコミュニティサイトです。200…
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Source-Target Attention (G検定)
1. 定義と概要 Source-Target Attention とは、Target 側の要素を生成する際に、Source 側のどの要素に注目するかを重み付けで…
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SHAP (G検定)
1. 定義と概要 SHAP(SHapley Additive exPlanations の略)とは、協力ゲーム理論(複数のプレイヤーが協力して成果を得る状況を数…
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Seq2Seq (G検定)
1. 定義と概要 Seq2Seq(Sequence to Sequence、直訳すると「系列から系列へ」)とは、可変長の入力系列を受け取り、それとは長さが異なっ…
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Self-Attention(自己注意機構) (G検定)
1. 定義と概要 Self-Attention(自己注意機構)とは、1つの系列データの中で、それぞれの要素が同じ系列内のほかのすべての要素とどれだけ関連するかを…
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S細胞層 (G検定)
1. 定義と概要 S細胞層とは、福島邦彦が1979年から1980年にかけて提案した階層型ニューラルネットワーク「ネオコグニトロン(画像認識のために考案された、複…
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RPA (G検定)
1. 定義と概要 RPAとは、Robotic Process Automation(ロボティック・プロセス・オートメーション)の略です。パソコン上で行う定型的な…
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ROC曲線 (G検定)
1. 定義と概要 ROC曲線とは、二値分類モデルにおいて、陽性と判定する基準となる閾値(しきい値。この値以上のスコアを陽性とみなす境界線)を少しずつ動かしたとき…
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RNNエンコーダ・デコーダ (G検定)
1. 定義と概要 RNNエンコーダ・デコーダとは、系列データ(文章や音声のように、並び順そのものに意味があるデータ)を順番に読み込みながら、隠れ状態(それまでの…
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リカレントニューラルネットワーク(RNN) (G検定)
1. 定義と概要 リカレントニューラルネットワーク(RNN)とは、文章や音声、株価の推移のように順序や時間に意味があるデータ(系列データ)を扱うために設計された…
