機械学習と読書の世界

最新AI用語・アルゴリズム

5-4.最新AI用語・アルゴリズム

表現学習feature learning):ディープラーニングのように、自動的に画像や音、自然言語などの特徴量を、抽出し学習すること。
分散表現distributed representation/ word embeddings):画像や時系列データの分野においては、特徴量を自動でベクトル化する表現方法。自然言語の分野においては、Word2Vecのように単語やフレーズを固定長のベクトルで表現する方法。機械学習のように、人手で定義した特徴量でベクトル化したものではない。

DNC (Differentiable Neural Computers):2016年10月にDeepMind社が発表した、次世代のニューラルネットワーク。ニューラルネットワークは、特定の学習済みモデルを作成しても、別のモデルを作る場合にはネットワーク構造がリセットされるという「破滅的忘却」という問題があった。このDNCはこの欠点を解消し、複数の学習済みモデルを持つことができる。
・GANGenerative Adversarial Net):2014年に提案された深層生成モデルの一種。Generatorというネットワークが訓練データと同じようなデータを生成しようとし、Discriminatorというネットワークはデータが訓練データから来たものか、それとも生成モデルから来たものかを識別。学習が進むとGeneratorは訓練データと同じようなデータを生成できるようになる。
・LAPGAN:周波数ごとのGANを作り高解像度の画像を生成する手法。
・DCGAN:GANにCNN、Leaky ReLU(0以外にも勾配をつけたReLU)、Batch Normalization(バッチごとに平均・分散を用いて正規化すること)を加えた手法。

・カプセルネットワーク(Capsule Network):ディープラーニングの開発者であるトロント大学のヒントン(Hinton)教授が提案したモデル。CNNの欠点である、各特長間の空間的位置関係の消失を直し、空間情報を保持できる画期的なモデル。
従来のCNNなどのニューラルネットワークは、プーリング処理により特徴量をスカラー値として出力したが、カプセルネットワークは空間情報をベクトルで出力し、これをカプセルと呼んでいる。

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