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programming:neural-network

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Artificial Neural Network

Artificial Neural Network(ANN, 人口ニューラルネットワーク): 脳内におけるニューロンの動きを人工的にシミュレーションする手法

深層学習: deep learning = deep(multi layer) Artificial Neural Network

AIにブレイクスルーをもたらした要因(:?:ほんとに?合ってる?)

  • Backpropagation(バックプロパゲーション): どこで学習が間違ったのかを学習させる仕組み。誤差逆伝播法と言う。
  • Convolutional Neural Network(CNN,畳み込みニューラルネットワーク): パターンを見つける。例えば別角度から見たリンゴもリンゴだと識別するための方法。

Reference

Basic

Perceptron(パーセプトロン): NAND論理演算が可能。NANDを組みわせると全ての演算(ブール演算)が可能。(functionally complete ,完全性)これは昨今のコンピュータでも同様だが、Input(入力)に対するweight(重み付け)に学習結果を反映させることでNAND論理演算のOutput(出力)は変わる。これが機械学習における学習の基本である。

Convolutional Neural Network

Convolutional Neural Network(CNN,畳み込みニューラルネットワーク): 画像認識で成果を上げている。

Reference

Technical Term

Evaluation

  • feature(特徴量):

Algorithm

  • activation function(活性化関数): 学習結果にメリハリをつけてニューロン発火「する」「しない」を明確にする。閾値以下を0、閾値以上を1のように分類するために使うため「正規化」とも言う。
    • sigmoid function(シグモイド関数): (-∞,∞)→(0,1)
    • ReLU(Rectified Linear Unit, ramp function, ランプ関数):
    • tanh(tanh関数):双曲線関数の一つであるタンジェント関数
  • affine transformation(アフィン変換):

Dataset

  • mnist: Mixed National Institute of Standards and Technology database
    • 手書きの数字「0~9」に正解ラベルが与えられているデータセット

Tools

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programming/neural-network.1507731236.txt.gz · 最終更新: 2017/10/11 14:13 by dot