【G検定】レイヤー正規化とは？バッチ正規化との違いとTransformerで使われる理由
2026年6月26日
ニューラルネットワークの学習を安定させる「正規化」には、いくつかの流儀があります。この記事では、TransformerやRNNで標準的に使われる「レイヤー正規化」を取り上げ、有名なバッチ正規化と何が違うのかを丁寧に解説します。
【G検定】発明とは？特許法の定義とAIが生み出す発明の扱いをわかりやすく解説
2026年6月26日
「発明」という言葉は日常でも使いますが、特許法では厳密な定義があり、その定義を満たさなければ特許は取れません。そしていま、AIが自律的に技術的アイデアを生み出す時代を迎え、「AIの発明は発明なのか」という根本的な問いが投げかけられています。
【G検定】バッチ正規化とは？学習を安定・高速化する定番手法をわかりやすく解説
2026年6月26日
ディープラーニングの学習を安定させ、速くする——その定番テクニックがバッチ正規化（Batch Normalization）です。「ミニバッチ単位で平均0・分散1にそろえる」というシンプルな処理がなぜ効くのか、内部共変量シフトという鍵となる概念とともに、弱点や代替手法まで含めて解説します。
【G検定】著作権とは？AI時代の学習データと生成物をめぐる論点をわかりやすく解説
2026年6月25日
著作権は、小説・音楽・イラスト・プログラムなどの創作物を守る、私たちに最も身近な知的財産権です。生成AIの登場により、この古くからある権利が「AIに学習させてよいのか」「AIの作品は守られるのか」という新しい問いに直面しています。本記事ではAIとの関係を軸に著作権を解説します。
【G検定】グループ正規化とは？バッチサイズに依存しない正規化手法を解説
2026年6月25日
バッチ正規化はディープラーニングの定番テクニックですが、「バッチサイズが小さいと効きが悪い」という弱点があります。その弱点を解決するために生まれたのがグループ正規化（Group Normalization）です。チャネルをグループ分けして正規化するという発想を、バッチ正規化との対比でわかりやすく解説します。