畳み込みニューラルネットワーク

画像認識に特化したディープラーニングのモデル。畳み込み層とプーリング層を組み合わせて画像の局所的な特徴を抽出し、画像分類・物体検出・顔認識などに高い精度を発揮する。

畳み込み層とプーリング層を組み合わせた深層学習モデル。局所的な特徴をフィルタで抽出し、階層的に高次の特徴を学習する。画像認識、物体検出、セグメンテーションなどの画像処理タスクで高い性能を発揮する。

畳み込み層とプーリング層を交互に重ねて特徴を抽出し、最後に全結合層で分類などを行うニューラルネットワーク。局所的な結合と重みの共有により、少ないパラメータで画像の位置がずれても同じ特徴を捉えられる。画像認識、物体検出、医用画像の診断支援などで高い性能を示し、音声や時系列データにも応用される。

画像の局所的な特徴をフィルタで抽出する畳み込み層と、特徴を集約して位置のずれに強くするプーリング層を重ねたニューラルネットワーク。浅い層で輪郭などの単純な特徴を、深い層でより複雑な形の特徴を階層的に捉え、画像認識、物体検出、医療画像の診断支援などで高い性能を発揮する。

生物の神経回路網を模倣した計算モデル。入力層、隠れ層、出力層からなり、各ノード間の結合の重みを学習によって調整する。ディープラーニングの基礎となる技術。

多層のニューラルネットワークを用いた機械学習手法。大量のデータから高度な特徴表現を自動的に獲得できる。画像認識、自然言語処理、音声認識などで高い性能を発揮する。

ニューラルネットワークの学習アルゴリズム。出力の誤差を出力層から入力層へ逆方向に伝播させ、各結合の重みを更新する。誤差逆伝播法とも呼ばれ、勾配降下法と組み合わせて使用される。

ニューラルネットワークの各ノードで入力の加重和に適用する非線形関数。シグモイド関数、ReLU（Rectified Linear Unit）、ソフトマックス関数などが代表的。非線形変換により複雑なパターンの学習を可能にする。

時系列データや自然言語など順序性のあるデータを扱うニューラルネットワーク。前の時点の出力を次の時点の入力にフィードバックする再帰的な構造を持つ。RNNと略される。

学習データの確率分布を学習し、新しいデータを生成できるモデル。GAN（敵対的生成ネットワーク）や拡散モデルが代表的。画像生成、文章生成などに応用される。