バッチ正規化(Batch Normalization)とその発展型

1. バッチ正規化(Batch Normalization)とは[概要] バッチ正規化 (Batch Normalization) とは，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の中間層において，「ミニバッチ内のデータ分続きを読む…

ReLU と ReLU型の活性化関数 [GELU, Swish, Mish など]

1. ReLU とは [概要] ReLU (Rectified Linear Units, 整流化線形ユニット)は，ディープニューラルネットワークにおいて広く用いられる，主に中間層向けの活性化関数である [Nair an 続きを読む…

1. AlexNet とは [概要] AlexNet とは，Geoffrey Hinton 研究室の Alex Krizhevsky と，その指導役であった Ilya Sutskever (Wikipedia) 続きを読む…

1. LeNetとは [概要] LeNetとは，CNN(畳み込みニューラルネットワーク)の，最初の提案および実装である [LeCun et al., 1989], [LeCun et al., 1998a] ．従来の「画続きを読む…

1. ResNet (Residual Neural Networks)とは [概要] ResNet (Residual Neural Networks)とは，残差接続 (スキップ接続)を活用した残差ブロックを直列に多数続きを読む…

1. FCN(Fully Convolutional Networks) の概要 FCN(Fully Convolutional Networks)は，セグメンテーション画像などの他チャンネル画像を推測する際に，全結合層続きを読む…

1. Encoder-Decoder ネットワークとは [概要] Encoder-Decoder ネットワーク (構造)とは，オートエンコーダ以降のディープニューラルネットワークでよく用いられる「入出力を端として，中央部続きを読む…

1. FPN(Feature Pyramid Networks)とは [概要] FPN (Feature Pyramid Networks)は，物体検出などにおいて，マルチスケール画像認識へと効率的に対応するために，CN 続きを読む…

1. インスタンスセグメンテーション (Instance Segmentation, 実例分割) とは [概要] インスタンスセグメンテーション (Instance Segmentation)とは，画像上やRGB-D画像続きを読む…

1. 概要：データ・ドリブン(data-driven) とは機械学習を用いて，学習データの分布（入力と出力のペア）に基づいて予測問題を解く手法を，「データ・ドリブン(data-driven)な〇〇手法」と形容すること続きを読む…