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人工知能エンジニア修行日記

人工知能エンジニアを目指して修行します

Deep Learning用語一覧(英語)

『ゼロから作るDeep Learning』で深層学習を学び、自分自身の物理ニューラルネットワーク=脳を訓練中だが、一通り用語を一覧にした。

理論、実装、その他さまざまな用語が混ざっているが、これらを見ながら説明できない用語をピックアップして、本書を復習していく。

なお、Pythonの基本的な文法など、分かっているものは省いた。

まずは、英語編。

activation function
AdaGrad
Adam
AddLayer
Affine
AlexNet
ALU
AND gate
argmax()
Averageプーリング


batch
Batch Normalization

CNN
CNTK
Convolution
crop処理
cross entropy error
CUDA
cuDNN

Data Augmentation
DCGAN
Deep Belief Network
Deep Boltzman Machine
Deep Q-Network
DQN
Dropout

end-to-end

Faster R-CNN
CFN
fine tuning
flip処理
forward propagation
fully-connected

GAN
GoogLeNet
GPUコンピューティング
gradient
gradient ascent method
gradient descent method

half float
Heの初期値
HOG

identity_function()
ILSVRC
im2col
Image.fromarray()
ImageNet

KNN

L1ノルム
L2ノルム

learning rate
LeNet
load_mnist()
loss function
LRN

matrix
Maxノルム
Maxプーリング
mean squared error
MNIST
Momentum
MulLayer

nan
NAND gate
NIC
np.arange()
np.argmax()
np.array
np.dot()
np.exp()
np.int
np.maximum()
np.mdim()
np.random.choice()
np.random.randn()
np.sum()
np.zeros_like()
numerical differentiation
numerical_gradient()
N次元配列

one-hot表現
optimizer
OrderedDict
ORgate
overfitting

padding
pickle
PIL
plt.plot()
plt.show()
plt.title()
plt.xlabel()
plt.ylabel()

R-CNN
range()
relu()
ReLU関数
reshape()
ResNet
RMSProp
RNN

SegNet
SGD
SIFT
sigmoid()
SimpleConvNet
softmax()
Softmax-widh-Loss
step_function()
stochastic gradient descent
stride
SURF
SVM

tanh関数
TensorFlow
transpose
TwoLayerNet

VGG
Weight decay

Xavierの初期値
XOR gate

y.astype()