畳み込み層(Convolution Layer)とその発展型
1. 畳み込み層とは [概要] 畳み込み層(Convolution Layer)とは，学習済みのK個の畳み込みカーネル群により，畳み込み操作を行い，その合成和を出力する，ディープニューラルネットワーク(特にCNN)向けの 続きを読む…
カテゴリー: ディープラーニング
1 x 1 畳み込み (1 x 1 Convolution)
1. 1 x 1 畳み込み (1 x 1 Convolution) とは [概要] 1 x 1 畳み込み (1×1 Convolution)とは，各カーネルの空間サイズが 1 x 1 である，CNN向け2D畳み 続きを読む…
GELU (Gaussian Error Linear Unit) [活性化関数]
1. GELU とは [概要] GELU(Gaussian Error Linear Unit) とは，Google DeepMindから提案された，ランダム正則化の機能も持つReLU系活性化関数である [Hendryc 続きを読む…
Deformable Part Models(DPM, 変形可能パーツモデル群)
1. DPM(変形可能パーツモデル群) とは [概要] Deformable Part Models (DPM, 変形可能パーツモデル群)とは，外見モデルとして，スター型のパーツモデル群グラフィカルモデルを用いて，外見モ 続きを読む…
物体認識(Object Recognition)
1. 物体認識(Object Recognition) とは [概要] 物体認識(Object Recognition)とは，中央に注目物体が1つ映っている「物体画像」を入力として，機械学習モデルにより，その注目物体の物 続きを読む…
R-CNN(Region CNN)
1. R-CNN とは [概要] R-CNN(Region-CNN, 領域CNN)とは，2ステージ構成で，Coarse-to-Fineな予測を行う，2ステージ型 物体検出である [Girshick et al., 201 続きを読む…
スクラッチからの学習(learning from scratch)
1. スクラッチからの学習(learing from scratch) [概要] スクラッチからの学習(learning from scratch)とは，大規模なディープニューラルネットワーク(DNN)のパラメータの学習 続きを読む…