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「人間の脳のニューロン構造を
大まかに模した処理装置」
出典: ウィスコンシン大学マディソン校
ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (ANN’S)
NVIDIA の応用研究
DMA エンジンの圧縮 (英語) 表情認識 (英語) 動画の分類 (英語)
9. フィードフォワード ネットワークとは
「入力から出力へ信号が 1 方向に流れる
ネットワーク。フィードバック (ループ) がない
ため、出力が同じ層に影響することはない」
出典: インぺリアル カレッジ
FEEDFORWARD NETWORK
チュートリアル
DIGITS でフィードフォワード ネットワークを構築 (英語)
20. Q ネットワークとは
「DQN (ディープ Q ネットワーク) と呼ばれる新しい人工知能。
エンドツーエンドの強化学習を用いて、高次元のセンサーから直接、
攻略法を学習できる」
出典: スティグ・ピーターセン著 (2015 年)『Human-level control through deep reinforcement learning』
Q-NETWORKS
ブログ
OpenAI Gym で Q ネットワークにブロック崩しをトレーニング (英語)
26. 重み減衰とは
「大きな重みに対して、重みの 2 乗 (L2)
または絶対値 (L1) のペナルティまたは
制限を課すこと」
出典: ジェフリー・ヒントン著
『Neural networks for machine learning』
WEIGHT DECAY
研究発表
重み減衰による汎化性能向上 (英語)
27. XAVIER の初期化とは
「 X と Y の分散を変更せずに、重みを初期化する手法。
このプロセスを、XAVIER の初期化と呼ぶ」
出典: プラティク・ジョシ氏
XAVIER INITIALIZATION
研究発表
ディープ フィードフォワード ニューラル ネットワークのトレーニングの難しさについて (英語)
Hinweis der Redaktion Left justify “Embedded Computing”