GRU (Gated Recurrent Unit, ゲート付き再帰ユニット)

1. GRU (ゲート付き再帰ユニット) の概要 GRU (Gated Recurrent Unit, ゲート付き再帰ユニット) [Cho et al., 2014]は，LSTM(Long Short Term Memo 続きを読む…

LSTM(Long Short-Term Memory)

1. LSTM(Long Short-Term Memory)とは[概要] LSTM (Long Shrot-Term Memory)とは，RNN(再帰型ニューラルネットワーク)の1種であり，過去の情報を長期記憶しておく続きを読む…

1. PSPNet (Pyramid Scene Parsing Network) とは [概要] PSPNet (Pyramid Scene Parsing Network) とは，終盤層で空間ピラミッドプーリングを利続きを読む…

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…

1. 概要この記事では，CNN(畳み込みニューラルネットワーク)の教師あり学習時に用いられる損失関数(Loss function)のうち，交差エントロピー誤差 (Cross Entropy Error)（識別問題向け）続きを読む…

1. SegNet とは [概要] SegNet は，初期のセマンティックセグメンテーション向けの，畳み込みニューラルネットワークである[Badrinarayanan et al., 2015]．車載前方動画の各フレーム続きを読む…

1. Faster R-CNN とは [概要] Faster R-CNN とは「領域提案を用いた2ステージ型物体検出向けCNN」の元祖となった提案である [Ren et al., 2015]．効率的な2ステージ計算により続きを読む…

1. アブレーション(ablation)の概要アブレーション(ablation) とは，機械学習の予測モデル(特に人工ニューラルネットワーク)において，構成要素の一部分を取り除いて実験を行い，結果を比較することを指す．続きを読む…

1. U-Net とは [概要] U-Net とは，画像のセマンティックセグメンテーション向けに提案された，スキップ接続あり砂時計型 Encoder-Decoder の CNN(畳み込みニューラルネットワーク)である [ 続きを読む…

1. 概要 VGGNet とは，初期の代表的な少し深い物体画像認識向けの，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)である [Simonyan and Zisserman, 2015] ．Andrew Zisserman 続きを読む…