設計選択(design choice)

1 概要設計選択(design choice)とは工学全般において，ある問題を解くために考えうる解放の設計の中から，特定の設計を選択することを指す．特に，このサイトのテーマである近年のコンピュータサイエンスや機械学習続きを読む…

RNNLM (再帰型ニューラル言語モデル)

1. RNNLM (再帰型ニューラル言語モデル)の概要再帰型ニューラル言語モデル (Recurrent Neural Language Model, RNLM) (もしくは RNN言語モデル(RNNLM)とも呼ぶ) [ 続きを読む…

1．ロジスティック回帰とは [概要] ロジスティック回帰（logistic regression）とは，教師あり学習向けの，シンプルな教師あり学習線形識別モデルである．線形回帰モデルの出力をロジスティック関数で変換し，２続きを読む…

1. 関心領域(ROI, Region of Interest) とは関心領域(ROI, Region of Interest)とは，画像処理やコンピュータビジョンにおいて，フィルタ処理や認識処理を適用したい「画像中の続きを読む…

1. InceptionNet とは [概要] InceptionNet (Inception Network, 別名 GoogLeNet) とは，Googleの研究チームが考案したCNN (畳み込みニューラルネットワー続きを読む…

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…

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…