深層学習のレイヤーを理解する
機械学習のコンテキストでは、レイヤーとは、特定の方法で相互に接続されたニューロンのセットです。ニューラル ネットワークの各層は、入力データから特徴を抽出したり、前の層の出力を変換したりするなど、特定の機能を実行するように設計されています。ディープ ラーニング アーキテクチャで一般的に使用される層には、次のようないくつかの種類があります。入力レイヤー: このレイヤーは生の入力データを受け取り、それを次のレイヤーに渡します。隠しレイヤー: これらのレイヤーは魔法が起こる場所です。これらは入力データを取得し、線形変換、非線形アクティベーション、プーリングなどの一連の変換をそれに適用します。これらのレイヤーの出力は、入力データをより抽象的な方法で表す一連の特徴マップです。出力層: この層は隠れ層の出力を受け取り、モデルの最終出力を生成します。通常、各クラスの確率を生成するソフトマックス アクティベーション関数が含まれています。畳み込み層: これらの層は、画像やその他のグリッド状のデータから特徴を抽出するように設計されています。畳み込みフィルターを使用して入力データをスキャンし、特徴マップを生成します。プーリング レイヤー: これらのレイヤーは、入力データの空間次元を削減して、最も重要な特徴をキャプチャします。最大プーリングや平均プーリングなどのプーリング機能を使用して、最も関連性の高い機能を選択します。6. リカレント レイヤー: これらのレイヤーは、時系列やテキストなどの連続データを処理するように設計されています。これらは、再帰接続を使用して、以前の入力から情報を取得する隠れた状態を維持します。ニューラル ネットワークの各層は、一連の重みとバイアスを通じて次の層に接続されます。重みはニューロン間の接続の強さを決定し、バイアスは各ニューロンを活性化するためのしきい値を決定します。トレーニング中に、モデルはこれらの重みとバイアスを調整して、予測出力と真の出力の間の誤差を最小限に抑えます。
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