ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークに関連する用語（11件）

ニューラルネットワークは、脳の神経回路を模した計算モデルで、深層学習の基盤となる技術です。層を重ねた構造でデータから特徴を学習し、画像認識から言語処理まで幅広く応用されています。

用語一覧

Deep Learning / DL / ディープラーニング

多数の層を持つニューラルネットワークを用いてデータから高次の特徴表現を自動学習する機械学習手法

Activation Function

ニューロンの重み付き入力和に非線形変換を適用し、ネットワークが複雑な関数を表現できるようにする関数

Hidden Layer

ニューラルネットワークの入力層と出力層の間に位置し、特徴表現を段階的に変換する層

Gated Recurrent Unit

LSTMを簡略化し、更新ゲートとリセットゲートの2つで情報の保持・忘却を制御するRNNのユニット構造

Autoencoder / 自己符号化器

入力データを一度圧縮してから復元するよう学習させることで、データの特徴表現を教師なしで獲得するニューラルネットワーク

Softmax / ソフトマックス関数

実数値のベクトルを、合計1の確率分布へ変換する活性化関数

Residual Connection / Skip Connection / スキップ接続

層の入力を出力へ直接加算することで、非常に深いニューラルネットワークでも学習を安定させる接続構造

LayerNorm / 層正規化

各サンプルの特徴量方向に平均と分散を揃えることで、ニューラルネットワークの学習を安定させる正規化手法

バッチ正規化

ミニバッチ単位で各層の出力を平均0・分散1に正規化し、深層学習の学習を安定させる手法

ユーネット

縮小と拡大の経路をスキップ接続でつないだU字型のネットワーク。セグメンテーションと拡散モデルで標準的な構成

Mechanistic Interpretability / 機械論的解釈可能性

ニューラルネットワーク内部の重みや活性を解析し、モデルの内部回路・アルゴリズムの解明を目指す研究分野