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MOOC (G検定)
1. 定義と概要 MOOCとは、Massive Open Online Course(大規模公開オンライン講座)の略称で、大学などの高等教育機関が提供する講座を…
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LSTMブロック (G検定)
1. 定義と概要 LSTMブロック とは、LSTM を構成する基本単位です。中核にあるのは、誤差の情報をほぼそのまま次の時刻へ伝える記憶回路 CEC(Const…
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LSTM (G検定)
1. 定義と概要 LSTM(Long Short-Term Memory、長・短期記憶)とは、ゲート機構(情報をどれだけ通すか・忘れるかを調整する仕組み)を持つ…
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局所結合 (G検定)
1. 定義と概要 局所結合とは、前の層の一部だけとつながる結合のしかたを指す言葉で、正式には局所結合構造(local connectivity)と呼びます。ある…
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LIME (G検定)
1. 定義と概要 LIME とは、Local Interpretable Model-agnostic Explanations(局所的で解釈可能かつモデルに依…
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LeNet (G検定)
1. 定義と概要 LeNet(LeNet-5)とは、ヤン・ルカン(Yann LeCun)氏らが1998年の論文で発表した、手書き数字認識のための畳み込みニューラ…
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言語モデル (G検定)
1. 定義と概要 言語モデルとは、単語や文字の並び(文)に対して、その並びがどれくらい起こりやすいかを確率として表すモデルです。多くの場合、直前までの文脈が与え…
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入力重み衝突 (G検定)
1. 定義と概要 入力重み衝突とは、時系列データ(時間の経過にそって並び、時刻ごとに意味が変わりうるデータ)を扱うニューラルネットワークにおいて生じる問題です。…
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Image Captioning(画像キャプション生成) (G検定)
1. 定義と概要 Image Captioning(画像キャプション生成)とは、1枚の画像を入力として受け取り、その内容を説明する自然言語の文章(キャプション)…
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GRU (G検定)
1. 定義と概要 GRU(Gated Recurrent Unit)とは、2014年に Kyunghyun Cho らが提案した RNN の一種です。LSTM …
