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		<title>つくもち屋</title>
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			<title>【G検定】LSTMとは？セル状態と3つのゲート(忘却・入力・出力)を図解で理解</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:30 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】GRUとは？リセットゲートと更新ゲートの働きをLSTMとの違いから解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:29 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】BPTTとは？RNNを時間方向に展開して学習する仕組みと勾配消失の関係</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:28 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】ResNetとは？残差接続(スキップ接続)で152層を実現した仕組みを解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:27 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】不変性の獲得とは？プーリングが位置ずれに強い理由をわかりやすく解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:26 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】平均値プーリングとは?最大値プーリングとの使い分けを数値例で解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:26 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】最大値プーリングとは？CNNで一番強い特徴だけを残す仕組みを数値例で解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:25 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】グローバルアベレージプーリング(GAP)とは？全結合層を置き換える仕組みを解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:24 +0000]]></pubDate>
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			<title>【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</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:23 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】インスタンス正規化とは？スタイル変換で活躍する正規化を図解で理解</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:23 +0000]]></pubDate>
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			<title>【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</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:22 +0000]]></pubDate>
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			<title>【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</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:21 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】パディングとは？ゼロパディングで出力サイズを保つ仕組みを解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:20 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】フィルタとは？CNNで特徴を検出する小さな行列をわかりやすく解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:20 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】特徴マップとは?畳み込みの出力データをわかりやすく解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:19 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とは？構造と特徴を初心者向けに解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:18 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】ストライドとは？フィルタの移動幅と出力サイズの関係をわかりやすく解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:17 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】畳み込み操作とは？フィルタの積和演算で特徴を抽出する仕組みを解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:17 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】Dilated Convolutionとは？隙間をあけて受容野を広げる畳み込みを解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:16 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】Depthwise Separable Convolutionとは？計算量を激減させる分割畳み込みを解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:15 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】線形関数とは？全結合層の計算と非線形活性化関数が必要な理由をわかりやすく解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:14 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】Atrous Convolutionとは？解像度を保ったまま受容野を広げる畳み込みをわかりやすく解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:14 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】重みとは？ニューラルネットワークが学習する数値パラメータをわかりやすく解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:13 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】ランダムサーチとは？グリッドサーチとの違いとハイパーパラメータ探索をわかりやすく解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:12 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】モーメンタムとは？慣性で学習を加速し鞍点の停滞を防ぐ最適化手法をわかりやすく解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:11 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】バッチ学習とは？訓練データ全体で重みを更新する仕組みと長所・短所をわかりやすく解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:10 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】ミニバッチ学習とは？ディープラーニング標準の学習方式とバッチサイズをわかりやすく解説</title>
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			<title>【G検定】ハイパーパラメータとは？パラメータとの違いと調整手法をわかりやすく解説</title>
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			<title>【G検定】ノーフリーランチの定理とは？「万能アルゴリズムは存在しない」の意味をわかりやすく解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:08 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】大域最適解とは？最適化が目指す本当のゴールと到達の難しさを解説</title>
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			<title>【G検定】二重降下現象とは？誤差が2回下がる不思議な現象と過学習の常識をわかりやすく解説</title>
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			<title>【G検定】早期終了(early stopping)とは？過学習を防ぐ学習の止めどきを解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:06 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】局所最適解とは？学習が「見せかけの谷」で止まる理由と対策を解説</title>
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			<title>【G検定】勾配降下法とは？誤差を坂道のように下る学習の基本原理を解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:04 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】グリッドサーチとは？ハイパーパラメータ総当たり探索の仕組みと弱点を解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:04 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】確率的勾配降下法(SGD)とは？ランダム抽出で学習を効率化する仕組みを解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:03 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】学習率とは？大きすぎ・小さすぎの問題と減衰・CLRをわかりやすく解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:02 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】オンライン学習とは？逐次データでモデルを更新し続ける仕組みを解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:01 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】イテレーションとは？パラメータ更新1回の単位とエポックとの違いを解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:00 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】エポックとは？学習の周回数と過学習を防ぐエポック数の決め方を解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:07:00 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】鞍点とは？ある方向では極小・別方向では極大になる停滞点とプラトーを解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:06:59 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】RMSpropとは？過去の勾配を「忘れる」ことでAdaGradを改善した手法を解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:06:58 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】AMSBoundとは？AMSGradに学習率の上限・下限を加えた改良手法を解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:06:57 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】Adamとは？MomentumとRMSpropを融合した定番最適化アルゴリズムを解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:06:56 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】AdaGradとは？パラメータごとに学習率を変える適応的最適化の元祖を解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:06:56 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】AdaDeltaとは？AdaGradの学習停滞を直し学習率設定を不要にした手法を解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:06:55 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】AdaBoundとは？AdamからSGDへ滑らかに移行する最適化アルゴリズムを解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 11:06:54 +0000]]></pubDate>
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			<title>【G検定】連鎖律とは？誤差逆伝播法を支える合成関数の微分ルールをわかりやすく解説</title>
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			<title>【G検定】信用割当問題とは？「誰のせいで間違えたか」を解く誤差逆伝播法の原点を解説</title>
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			<title>AIを学ぶなら、つくもち屋｜G検定・E資格・生成AIテスト対策と実践AI学習</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 18 Jul 2026 07:19:22 +0000]]></pubDate>
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