【G検定】積層オートエンコーダ（stacked autoencoder）
2023年7月26日
積層オートエンコーダ（stacked autoencoder） 積層オートエンコーダ（stacked autoencoder）は、オートエンコーダを複数層に重ねた構造を持ち、ディープラーニングの一形態です。このアプローチ […]
【G検定】オートエンコーダ（autoencoder）
2023年7月25日
オートエンコーダ オートエンコーダは、入力層と出力層が同じになるよう設計されたニューラルネットワークの一種です。このネットワークは、可視層（入力層と出力層がセットになったもの）と隠れ層の2層から成り立っています。オートエ […]
【G検定】事前学習（pre-training）
2023年7月24日
事前学習 事前学習とは、ディープラーニングモデルの初期段階で行われるプロセスです。このプロセスの主な目的は、モデルの重み関数（重みの初期値）により良い初期条件を設定することにあります。事前学習は通常、教師なし学習の手法を […]
【G検定】誤差逆伝播法
2023年7月23日
誤差逆伝播法 誤差逆伝播法は、ニューラルネットワークの重みを効率的に更新し、学習を促進するための手法です。この手法は、ネットワークの出力と正解ラベルとの誤差を利用して、ネットワーク全体を学習します。 まず、ニューラルネッ […]
【G検定】勾配消失問題
2023年7月22日
勾配消失問題 勾配消失問題は、ディープラーニングやニューラルネットワークの学習において重要な問題の一つです。この問題は、ニューラルネットワークの層が深くなるにつれて、誤差逆伝播法による学習が進まなくなる現象を指します。具 […]