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第６章ディープラーニングの手法 - Coggle Diagram

- - - - ResNET
        
        層を飛び越えた結合
        
        Skipconnection
      - VCG
      - GoogLeNet
        
        Inceptionモジュール
        （並列計算）
    - - 全3層構造
  - - - ランダムに
        
        コントラスト変更
        
        斜めにゆがめる
        
        拡大縮小
        
        上下左右ずらす
        
        反転
        
        回転
        
        一部切り取る
    - - 物体の角度違い
      - 物体の拡大縮小
      - 物体の光のあたり方
  - - - 同一物体の認識
    - - 画像の濃淡バタン（特徴）
    - - 福島邦彦氏
      - S細胞とC細胞を交互に複数
      - ニューラルネットワーク多層構造
    - - ２層構造
        
        畳み込み層
        
        移動の不変性（位置連れに強い）
        
        カーネル（フィルタ）
        
        特徴マップ
        
        要は重み
        
        プーリング層
        （サブサンプリング層）
        
        決められた演算を行うだけ
        
        画像を決められたルールで小さく
        
        ダウンサンプリング
        （サブサンプリング）
        
        maxプーリング
        
        avgプーリング
      - 最終的には１次元（イヌ・ネコ等）
        
        全結合層
        
        最近は全結合を用いないことも
        
        Global Average Pooling
        
        1つの特徴マップに１つのクラスを対応
- - - - 未来から過去予測
      - 過去から未来予測
    - - Attention
  - - - 隠れ層にたくさん並ぶ
      - 大きく２構造
        
        誤差を内部にとどませるセル
        
        CEC(Constant Error Carousel)
        
        必要な情報を必要なタイミングで保持・償却させるためのゲート
        
        忘却ゲート
        
        出力ゲート
        
        入力ゲート
    - - 勾配消失問題
      - 入力重み衝突
        
        時系列：今関係ないけど将来は関係ある。それは重みを大きくする必要もある