ニューラル ネットワークについての予備的な理解
ユニットはノードまたはニューロンとも呼ばれ、ニューラル ネットワークの中核です。各ユニットは 1 つ以上の入力を受け取り、各入力に重みを乗算して、重み付けされた入力をバイアス値に加算します。次に、この値がアクティベーション関数に入力されます。ニューラル ネットワークでは、ユニットの出力を他のニューロンに送信できます。
フィードフォワード ニューラル ネットワークとしても知られる多層パーセプトロンは、現在最も広く使用されており、最も単純な人工ニューラル ネットワーク モデルです。これは相互に接続された複数のレイヤーで構成され、各レイヤーは入力フィーチャとターゲット値を接続します。このネットワーク構造は、入力特徴値がネットワークを通じて「順方向」に渡され、最終出力がターゲット出力と一致するまで各層が特徴値を変換するため、「フィードフォワード」と呼ばれます。
フィードフォワード ニューラル ネットワークには、3 種類の層があります。各ユニットには、入力層内の単一のフィーチャの観測値が含まれます。 100 個のフィーチャ観測がある場合、入力層には 100 個のノードがあります。出力層は、隠れ層の出力をニューラル ネットワークに有用な値に変換します。バイナリ分類を実現するには、出力層でシグモイド関数を使用して、出力を 0 または 1 のクラス確率にスケーリングします。隠れ層は入力層と出力層の間に位置し、入力層からの特徴量の処理を担当します。最後に、出力層はそれらをターゲット クラスと同様の値に変換します。
ニューラル ネットワークのパラメーターは、通常、ガウス分布または正規一様分布から得られる小さなランダム値に初期化されます。損失関数は、ネットワークの出力値と観測値との差を、ネットワークを介して供給された後の真の値と比較して測定するために使用されます。順伝播アルゴリズムは、どのパラメーターが予測値と真の値の差に最も大きく寄与するかを決定するために使用されます。最適化アルゴリズムを通じて、決定されたサイズに従って各重みが調整されます。
ニューラル ネットワークは、順伝播と逆伝播を複数回繰り返すことで、トレーニング データ内の各観測値を学習します。各観測値がネットワーク経由で送信される回数はエポックと呼ばれ、通常、トレーニングはパラメーターを繰り返し調整するために複数のエポックで構成されます。
以上がニューラル ネットワークについての予備的な理解の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











時系列データでは、観測間に依存関係があるため、相互に独立していません。ただし、従来のニューラル ネットワークは各観測値を独立したものとして扱うため、時系列データをモデル化するモデルの能力が制限されます。この問題を解決するために、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) が導入されました。これは、ネットワーク内のデータ ポイント間の依存関係を確立することにより、時系列データの動的特性をキャプチャするためのメモリの概念を導入しました。反復接続を通じて、RNN は以前の情報を現在の観測値に渡して、将来の値をより適切に予測できます。このため、RNN は時系列データを含むタスクにとって強力なツールになります。しかし、RNN はどのようにしてこの種の記憶を実現するのでしょうか? RNN は、ニューラル ネットワーク内のフィードバック ループを通じて記憶を実現します。これが RNN と従来のニューラル ネットワークの違いです。

ファジー ニューラル ネットワークは、ファジー ロジックとニューラル ネットワークを組み合わせたハイブリッド モデルで、従来のニューラル ネットワークでは処理が困難なファジーまたは不確実な問題を解決します。その設計は人間の認知における曖昧さと不確実性にインスピレーションを得ているため、制御システム、パターン認識、データマイニングなどの分野で広く使用されています。ファジー ニューラル ネットワークの基本アーキテクチャは、ファジー サブシステムとニューラル サブシステムで構成されます。ファジー サブシステムは、ファジー ロジックを使用して入力データを処理し、それをファジー セットに変換して、入力データの曖昧さと不確実性を表現します。ニューラル サブシステムは、ニューラル ネットワークを使用して、分類、回帰、クラスタリングなどのタスクのファジー セットを処理します。ファジー サブシステムとニューラル サブシステム間の相互作用により、ファジー ニューラル ネットワークはより強力な処理能力を持ち、

FLOPS はコンピュータの性能評価の規格の 1 つで、1 秒あたりの浮動小数点演算の回数を測定するために使用されます。ニューラル ネットワークでは、モデルの計算の複雑さとコンピューティング リソースの使用率を評価するために FLOPS がよく使用されます。これは、コンピューターの計算能力と効率を測定するために使用される重要な指標です。ニューラル ネットワークは、データ分類、回帰、クラスタリングなどのタスクを実行するために使用される、複数のニューロン層で構成される複雑なモデルです。ニューラル ネットワークのトレーニングと推論には、多数の行列の乗算、畳み込み、その他の計算操作が必要となるため、計算の複雑さは非常に高くなります。 FLOPS (FloatingPointOperationsperSecond) を使用すると、ニューラル ネットワークの計算の複雑さを測定し、モデルの計算リソースの使用効率を評価できます。フロップ

双方向 LSTM モデルは、テキスト分類に使用されるニューラル ネットワークです。以下は、テキスト分類タスクに双方向 LSTM を使用する方法を示す簡単な例です。まず、必要なライブラリとモジュールをインポートする必要があります: importosimportnumpyasnpfromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.preprocessing.sequenceimportpad_sequencesfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Em

シャム ニューラル ネットワークは、ユニークな人工ニューラル ネットワーク構造です。これは、同じパラメーターと重みを共有する 2 つの同一のニューラル ネットワークで構成されます。同時に、2 つのネットワークは同じ入力データも共有します。 2 つのニューラル ネットワークは構造的に同一であるため、このデザインは双子からインスピレーションを得ています。シャム ニューラル ネットワークの原理は、2 つの入力データ間の類似性や距離を比較することによって、画像マッチング、テキスト マッチング、顔認識などの特定のタスクを完了することです。トレーニング中、ネットワークは、類似したデータを隣接する領域にマッピングし、異なるデータを離れた領域にマッピングしようとします。このようにして、ネットワークはさまざまなデータを分類または照合する方法を学習して、対応するデータを実現できます。

因果畳み込みニューラル ネットワークは、時系列データの因果関係の問題のために設計された特別な畳み込みニューラル ネットワークです。従来の畳み込みニューラル ネットワークと比較して、因果畳み込みニューラル ネットワークは、時系列の因果関係を保持するという独特の利点があり、時系列データの予測と分析に広く使用されています。因果畳み込みニューラル ネットワークの中心的なアイデアは、畳み込み演算に因果関係を導入することです。従来の畳み込みニューラルネットワークは、現時点の前後のデータを同時に認識できますが、時系列予測では情報漏洩の問題が発生する可能性があります。現時点での予測結果は、将来の時点のデータに影響を受けるからです。この問題を解決するのが因果畳み込みニューラル ネットワークであり、現時点と過去のデータのみを認識することができ、将来のデータを認識することはできません。

畳み込みニューラル ネットワークは、画像のノイズ除去タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。学習したフィルターを利用してノイズを除去し、元の画像を復元します。この記事では、畳み込みニューラル ネットワークに基づく画像ノイズ除去方法を詳しく紹介します。 1. 畳み込みニューラル ネットワークの概要 畳み込みニューラル ネットワークは、複数の畳み込み層、プーリング層、全結合層の組み合わせを使用して画像の特徴を学習および分類する深層学習アルゴリズムです。畳み込み層では、畳み込み演算を通じて画像の局所的な特徴が抽出され、それによって画像内の空間相関が捕捉されます。プーリング層は、特徴の次元を削減することで計算量を削減し、主要な特徴を保持します。完全に接続された層は、学習した特徴とラベルをマッピングして画像分類やその他のタスクを実装する役割を果たします。このネットワーク構造の設計により、畳み込みニューラル ネットワークは画像処理と認識に役立ちます。

Rust は、安全性、パフォーマンス、同時実行性に重点を置いたシステムレベルのプログラミング言語です。オペレーティング システム、ネットワーク アプリケーション、組み込みシステムなどのシナリオに適した安全で信頼性の高いプログラミング言語を提供することを目的としています。 Rust のセキュリティは主に、所有権システムと借用チェッカーという 2 つの側面から実現されます。所有権システムにより、コンパイラはコンパイル時にコードのメモリ エラーをチェックできるため、一般的なメモリの安全性の問題が回避されます。 Rust は、コンパイル時に変数の所有権の転送のチェックを強制することで、メモリ リソースが適切に管理および解放されることを保証します。ボロー チェッカーは、変数のライフ サイクルを分析して、同じ変数が複数のスレッドによって同時にアクセスされないようにすることで、一般的な同時実行セキュリティの問題を回避します。これら 2 つのメカニズムを組み合わせることで、Rust は以下を提供できます。
