続いて、Deep Learning用語 日本語一覧。
こうして一覧にしてみると、うまく説明できない用語もあったり、スキップしたワンポイントコラム記事で言及されていた用語もあり、まだ復習が必要だ。
余談だが、最近は、だんだん人工知能視点になってきた。
「どこまでつぶれた文字を認識できるのか、歪み率をハイパーパラメータで導入できるのではないか。先行研究を要調査」
「歩いている人の数をカウントするアルバイト要員は、動的人間認識機能をもつ監視カメラで代替できるのではないか。要調査」
など自然に考えるようになってきた。
もっと専門的な分析ができるようにしていく。
アクティベーション アフィン変換 アンサンブル学習 鞍点 閾値いきち インセプション構造 エッジ エポック 演算精度 オーバーフロー 重み 重み付き和 重みの初期値 カーネル 回帰問題 過学習 学習係数の減衰 学習率 確率的勾配降下法 隠れ層 荷重減衰 画像キャプション生成 画像スタイル変換 画像生成 逆伝播 強化学習 教師あり学習 教師データ 教師なし学習 局所的正規化 局所的計算 グリッドサーチ 訓練データ 計算グラフ 検証データ 交差エントロピー誤差 合成関数 高速化 恒等関数 勾配 勾配確認 勾配降下法 勾配消失 勾配上昇法 勾配法 誤差逆伝播法 再学習 最適化 サブサンプリング シグモイド関数 指数移動平均 自動運転 出力層 出力特徴マップ 受容野 順伝播 順番付ディクショナリ 順方向伝播 乗算レイヤ 数値微分 スキップ構造 ステップ関数 ストライド 正規化 正則化 積和演算 セグメンテーション 全加算器 線形 全結合 前方差分 双曲線関数 ソフトマックス関数 損失関数 多次元配列 多層パーセプトロン 畳み込み演算 畳み込み層 畳み込みニューラルネットワーク 単純パーセプトロン 単調増加 チャンネル 中間層 中心差分 データ駆動 データ転送 デコンボリューション テストデータ 転移学習 テンソル 特徴マップ 特徴量 ドット積 内積 入力層 入力特徴マップ ニューロン ネイピア数 ノード パーセプトロン パーセプトロンの収束定理 バイアス バイアス補正 排他的論理和 ハイパーパラメータ 白色化 バス帯域 バッチ パディング 半加算器 半精度浮動小数点数 非線形 非線形関数 ビッグデータ 微分 汎化能力 フィルター フィルター演算 ブーリアン プーリング層 物体検出 プラトー ブロードキャスト ブロブ 分散学習 分類問題 ベイズ最適化 ベクトル 偏微分 前処理 丸め誤差 ミニバッチ学習 ランダムサンプリング 連鎖律
