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モメンタム法(Momentum Method)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

AI関連の用語集

2024/10/16

モメンタム法(Momentum Method)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

モメンタム法(Momentum Method) モメンタム法(Momentum Method)とは、機械学習の最適化アルゴリズムの一種でモデルの重みを更新する際に過去の更新方向を考慮することで、学習の速度と精度を向上させる手法です。通常の勾配降下法では、現在の勾配のみに基づいて重みを更新しますが、モメンタム法では「モメンタム(勢い)」を取り入れ、過去の勾配の情報も使って更新を行います。 これにより、勾配が小さくなってしまう局面でもスムーズに学習を進められ、勾配が不安定な方向に揺れ動くことを防ぎます。 具体 ...

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ミニバッチ勾配降下法(Mini-batch Gradient Descent)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

AI関連の用語集

2024/10/16

ミニバッチ勾配降下法(Mini-batch Gradient Descent)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

ミニバッチ勾配降下法(Mini-batch Gradient Descent) ミニバッチ勾配降下法(Mini-batch Gradient Descent)とは、機械学習モデルを訓練するための最適化手法の一つで勾配降下法(Gradient Descent)の変種です。この方法では、トレーニングデータ全体を小さなグループ(ミニバッチ)に分割し、そのミニバッチごとにモデルの重みを更新していきます。ミニバッチは、全データを使用する通常の勾配降下法と、データ1つずつを使う確率的勾配降下法(SGD)の中間に位置す ...

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確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent:SGD)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

AI関連の用語集

2024/10/16

確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent:SGD)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent:SGD) 確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent、SGD)とは、機械学習アルゴリズムを訓練する際に使われる最適化手法の一つで特に大規模なデータセットに対して効率的に学習を行うための手法です。勾配降下法は、モデルの誤差を最小化するために、パラメータ(重み)を少しずつ更新する方法ですが通常の勾配降下法では全てのデータを使って更新を行います。これに対して、確率的勾配降下法では、データ全体ではなく、ランダム ...

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再帰型ニューラルネットワーク(RNN)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

AI関連の用語集

2024/10/16

再帰型ニューラルネットワーク(RNN)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

再帰型ニューラルネットワーク(RNN) 再帰型ニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network、RNN)とは、時系列データやシーケンスデータを扱うために設計されたニューラルネットワークの一種です。再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の最大の特徴は、過去の入力情報を「記憶」し、それを利用して現在の出力を決定できる点です。これは、隠れ層の出力が次のタイムステップの入力としてフィードバックされる仕組みによって実現されます。この仕組みにより、音声認識や自然言語処理など、データに時間的な依 ...

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シーケンス・ツー・シーケンス(Seq2Seq)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

AI関連の用語集

2024/10/16

シーケンス・ツー・シーケンス(Seq2Seq)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

シーケンス・ツー・シーケンス(Seq2Seq) シーケンス・ツー・シーケンス(Seq2Seq)とは、入力されたデータの一連のシーケンス(例: 文章や音声)を、別のシーケンスに変換するためのモデルアーキテクチャです。シーケンス・ツー・シーケンス(Seq2Seqモデル)は、主にエンコーダー(Encoder)とデコーダー(Decoder)の2つの部分から構成されています。エンコーダーは入力シーケンスを受け取り、それを内部の表現に変換します。次に、デコーダーがその内部表現をもとに、新しいシーケンス(出力)を生成し ...

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重み(Weight)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

AI関連の用語集

2024/10/16

重み(Weight)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

重み(Weight) 重み(Weight)とは、ニューラルネットワークや機械学習モデルにおいて入力データの重要度を調整するために使われる係数のことです。各ニューロン(またはノード)に入力される値は、それぞれに対応する重みが掛けられてから次の層に送られます。重み(Weight)は学習の過程で最適化され、データに基づいてモデルがどの特徴をより重視するかを決定します。適切な重みを学習することで、ニューラルネットワークは複雑なパターンを捉え、予測精度を高めることができます。 重み(Weight)が大きければその入 ...

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バイアス項(Bias Term)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

AI関連の用語集

2024/10/16

バイアス項(Bias Term)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

バイアス項(Bias Term) バイアス項(Bias Term)とは、ニューラルネットワークや機械学習モデルにおいてモデルの予測を調整するために追加される定数項のことです。通常、各ニューロンは入力データに重みを掛けて計算を行いますがバイアス項(Bias Term)はその計算に固定の値を足すことで、モデルの柔軟性を高める役割を果たします。これにより入力がすべてゼロのときでも出力が一定の値を持つようになります。 バイアス項は、ニューラルネットワークがデータの特徴をうまく捉え、より複雑なパターンを学習するため ...

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バックワードパス(Backward Pass)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

AI関連の用語集

2024/10/14

バックワードパス(Backward Pass)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

バックワードパス(Backward Pass) バックワードパス(Backward Pass)とは、ニューラルネットワークの学習過程において、出力層から入力層に向けて誤差を逆伝播させ、ネットワーク内の重みを更新するプロセスを指します。フォワードパスによって計算された出力と正解データとの誤差を計算し、その誤差を各層に遡って伝え、各層の重みを調整します。この誤差の逆伝播を通じて、ニューラルネットワークは学習を行い、より正確な予測ができるようになります。 バックワードパス(Backward Pass)のアルゴリ ...

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フォワードパス(Forward Pass)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

AI関連の用語集

2024/10/14

フォワードパス(Forward Pass)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

フォワードパス(Forward Pass) フォワードパス(Forward Pass)とは、ニューラルネットワークの学習プロセスにおいて入力データがネットワーク内を通過し、最終的な出力が計算される段階を指します。フォワードパス(Forward Pass)では、入力層から始まり、隠れ層を通って出力層に至るまで、各層のニューロンで重み付きの計算が行われ、その結果に活性化関数が適用されます。このプロセスにより、ニューラルネットワークは与えられた入力に対してどのような予測や分類を行うかを決定します。 フォワードパ ...

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活性化関数(Activation Function)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

AI関連の用語集

2024/10/14

活性化関数(Activation Function)とは?-AI関連の用語集【クラベルAI】-

活性化関数(Activation Function) 活性化関数(Activation Function)とは、ニューラルネットワークにおいて各ニューロンの出力を決定するための関数です。入力に対して非線形な変換を施すことで、複雑なパターンを学習する能力を与えます。 活性化関数(Activation Function)がないと、ネットワークは線形変換しか行えず、単純な問題しか解けません。代表的な活性化関数(Activation Function)には、シグモイド関数、ReLU(Rectified Linea ...

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