第5章 ディープラーニングの概要

「深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト） 公式テキスト」第5章 ディープラーニングの概要

キーワードは、
・多層パーセプトロン：入力と出力の関係性が、隠れ層の中に（重みとして）表現されている。
・隠れ層：入力と出勅を対応づける関数に相当
・ディープラーニング：隠れ層を増やしたニューラルネットワーク、層が深いので深層学習と呼ばれる。
・オートエンコーダ：可視層と隠れ層の2層からなるネットワーク、入力と出力が同じになるようなニューラルネットワーク。
・可視層：入力層と出力層がセットになったもの。
・積層オートエンコーダ：入力層に近い層から順番に学習させるという、逐次的な方法をとる。
・ファインチューニング」」」」」」」」」」」」」」
・深層信念ネットワーク：教師なし学習に制限付きボルツマンマシンという手法を使用。
・CPU：演算処理装置
・GPU：画像処理演算装置
・GPGPU:画像以外の掲載にも使えるように改良したGPU

以上

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