転置畳み込み (Transposed Convolution, Deconolution)

1. 転置畳み込み層 (Transposed Convolution)とは [概要] 転置畳み込み (Transposed Convolution)は，2D畳み込み層と反対のアップサンプリング畳み込み操作を行う層である続きを読む…

GELU (Gaussian Error Linear Unit) [Transformer系モデルでよく使用]

1. GELU (Gaussian Error Linear Unit, ガウス誤差線形ユニット)とは [概要] GELU (Gaussian Error Linear Unit, ガウス誤差線形ユニット) とは，入力値続きを読む…

1. グローバル平均プーリング (Global Average Pooling)とは [概要] グローバル平均プーリング (Global Average Pooling，全体平均プーリング) とは, 特徴マップの空間領域続きを読む…

1. tanh 関数とは [概要] tanh関数 (Hyperbolic tangent function, 双曲線正接関数) とは，ニューラルネットワークにおいて，隠れ層に用いられる活性化関数の１つである．シグモイド関続きを読む…

1. シグモイド関数 (sigmoid function)とは [概要] シグモイド関数(sigmoid function)とは，機械学習の「2クラス識別モデル」において，確率的なベクトル出力をする際によく用いられる活性続きを読む…

1. 最大値プーリング(Max Pooling)とは最大値プーリング(Max Pooling )とは，CNN(畳み込みニューラルネットワーク)で用いられる，基本的なプーリング層である．最大値プーリング層では，スライディ続きを読む…

1. 平均プーリング(Average Pooling) とは平均プーリング(Average Pooling) とは，CNN(畳み込みニューラルネットワーク)で用いられる，中間層むけの局所プーリング層である．スライディン続きを読む…

1. softmax 関数 (ソフトマックス関数)とは [概要] softmax 関数とは，機械学習の「多クラス識別モデル」において，確率的なベクトル出力をする際によく用いられる，Maxをソフトに行う出力が行える活性化関続きを読む…

1. 活性化関数とは [概要] 活性化関数 (activation function)とは，ニューラルネットワーク中の１つのニューロンにおいて，複数ノードの和を入力として，その出力を最終決定する関数である．名前の通り「小続きを読む…

1. プーリング層 (Pooling Layer)とは [概要] プーリング層 (Pooling layer) とは，画像を入力としたCNN(畳み込みニューラルネットワーク)において，特徴マップを空間的な局所ごとに代表値続きを読む…