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GRUの構成
リセットゲートと更新ゲート
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DQNとは
Deep Q-Networksの略。強化学習に深層学習を適用し成功した一例
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Transformerとは
RNNを使わずにアテンションのみで機械翻訳問題を解くためのモデル。
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モデルのプルーニングとは
精度に大きく影響を与えないノードや重みを刈り取ることで、データ量と計算負荷を削減する方法
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形態素解析とは
自然言語を何らかの意味を持つ最小限の文字の集まりである形態素まで分解する技術
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FCNとは
Fully Convolutional Networkの略で、全結合層を持たないCNN
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変分自己符号化器とは
生成モデルの一つで、潜在変数に確率分布を仮定し、データが生成するメカニズムを仮定する
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YOLO以降の物体検出手法の特徴は
一つのNNでクラス分類問題とBB回帰問題を解く
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Open Poseとは
姿勢推定タスクの代表的なモデルで、画像中の体を特定するための処理であるPart Affinity Fieldsを導入している。
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Dilated convolutionとは
広げられた(dilated)範囲をたたみ込むことで、少ないパラメータ数で大域的な特徴を捉えることができる。
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スペクトル包絡とは
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メル尺度とは
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マルチタスク学習とは、代表的なモデルは
複数のタスクを一つのモデルで対応すること。Mask R-CNN
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インスタンス・セグメンテーションとは
同じクラスの物体が複数写っている場合、それらを別物として認識する。物体でないものは配慮しない
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GANの派生モデルにはどのようなものがあるか
CNNを用いて精巧な画像を生成するDCGAN、画像を変換するpix2pix(白黒→カラー)やcycleGAN、テキスト表現を元に写実的画像を生成するStackGAN
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パノプティック・セグメンテーションとは
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敵対的生成ネットワークとは
GANなどが代表される。偽物を作る生成器ネットワークと、偽物を見破る識別器ネットワークが競い合うように学習するネットワーク
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データ拡張(augmentation)とは
学習用データを回転、伸縮、ノイズなどの加工複製すること。汎化性能向上を狙う
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