PD-DNewAI技術 · 機械学習
カーネル法
Kernel Method
かーねるほう
データを高次元の特徴空間へ写像すれば線形に分けられる問題を、写像を明示的に計算せず、特徴空間での内積だけをカーネル関数で直接求めて解く手法（カーネルトリック）。ガウスカーネル（RBFカーネル）や多項式カーネルがあり、サポートベクトルマシンで非線形な境界を学習するのに使われる。カーネル主成分分析などにも応用される。
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PD-Dマージン
サポートベクトルマシンで、クラスを分ける境界（超平面）と、それに最も近い学習データ（サポートベクトル）との距離。マージンを最大にする境界を選ぶと、未知のデータに対しても誤分類しにくい。すべてのデータを正しく分けることを求めるハードマージンと、誤分類やマージン内への侵入をペナルティ付きで許すソフトマージンがあり、後者ではペナルティの重みが過学習の度合いを決めるハイパーパラメータになる。
PD-D活性化関数
ニューラルネットワークの各ユニットで、入力の重み付き和を変換して出力を決める関数。非線形の関数を使うことで、層を重ねたネットワークが複雑な関係を表現できる（線形のままでは何層重ねても1層と同じ）。隠れ層ではReLU関数、出力層では2クラス分類にシグモイド関数、多クラス分類にソフトマックス関数、回帰に恒等関数が使われる。