時(shí)系列データでは、観測(cè)間に依存関係があるため、相互に獨(dú)立していません。ただし、従來のニューラル ネットワークは各観測(cè)値を獨(dú)立したものとして扱うため、時(shí)系列データをモデル化するモデルの能力が制限されます。この問題を解決するために、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) が導(dǎo)入されました。これは、ネットワーク內(nèi)のデータ ポイント間の依存関係を確立することにより、時(shí)系列データの動(dòng)的特性をキャプチャするためのメモリの概念を?qū)毪筏蓼筏?。反?fù)接続を通じて、RNN は以前の情報(bào)を現(xiàn)在の観測(cè)値に渡して、將來の値をより適切に予測(cè)できます。このため、RNN は時(shí)系列データを含むタスクにとって強(qiáng)力なツールになります。しかし、RNN はどのようにしてこの種の記憶を?qū)g現(xiàn)するのでしょうか? RNN は、ニューラル ネットワーク內(nèi)のフィードバック ループを通じて記憶を?qū)g現(xiàn)します。これが RNN と従來のニューラル ネットワークの違いです。

雙方向 LSTM モデルは、テキスト分類に使用されるニューラル ネットワークです。以下は、テキスト分類タスクに雙方向 LSTM を使用する方法を示す簡単な例です。まず、必要なライブラリとモジュールをインポートする必要があります: importosimportnumpyasnpfromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.preprocessing.sequenceimportpad_sequencesfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Em

FLOPS はコンピュータの性能評(píng)価の規(guī)格の 1 つで、1 秒あたりの浮動(dòng)小數(shù)點(diǎn)演算の回?cái)?shù)を測(cè)定するために使用されます。ニューラル ネットワークでは、モデルの計(jì)算の複雑さとコンピューティング リソースの使用率を評(píng)価するために FLOPS がよく使用されます。これは、コンピューターの計(jì)算能力と効率を測(cè)定するために使用される重要な指標(biāo)です。ニューラル ネットワークは、データ分類、回帰、クラスタリングなどのタスクを?qū)g行するために使用される、複數(shù)のニューロン層で構(gòu)成される複雑なモデルです。ニューラル ネットワークのトレーニングと推論には、多數(shù)の行列の乗算、畳み込み、その他の計(jì)算操作が必要となるため、計(jì)算の複雑さは非常に高くなります。 FLOPS (FloatingPointOperationsperSecond) を使用すると、ニューラル ネットワークの計(jì)算の複雑さを測(cè)定し、モデルの計(jì)算リソースの使用効率を評(píng)価できます。フロップ

SqueezeNet は、高精度と低複雑性のバランスが取れた小型で正確なアルゴリズムであり、リソースが限られているモバイル システムや組み込みシステムに最適です。 2016 年、DeepScale、カリフォルニア大學(xué)バークレー校、スタンフォード大學(xué)の研究者は、コンパクトで効率的な畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) である SqueezeNet を提案しました。近年、研究者は SqueezeNetv1.1 や SqueezeNetv2.0 など、SqueezeNet にいくつかの改良を加えました。両方のバージョンの改良により、精度が向上するだけでなく、計(jì)算コストも削減されます。 ImageNet データセット上の SqueezeNetv1.1 の精度

拡張畳み込みと拡張畳み込みは、畳み込みニューラル ネットワークでよく使用される演算です。この記事では、それらの違いと関係について詳しく紹介します。 1. 拡張畳み込み 拡張畳み込みは、拡張畳み込みまたは拡張畳み込みとも呼ばれる、畳み込みニューラル ネットワークの演算です。これは、従來の畳み込み演算に基づいた拡張であり、畳み込みカーネルに穴を挿入することで畳み込みカーネルの受容野を増加させます。これにより、ネットワークはより広範(fàn)囲の機(jī)能をより適切に捕捉できるようになります。拡張コンボリューションは畫像処理の分野で広く使用されており、パラメータの數(shù)や計(jì)算量を増やすことなくネットワークのパフォーマンスを向上させることができます。コンボリューション カーネルの受容野を拡張することにより、拡張コンボリューションは畫像內(nèi)のグローバル情報(bào)をより適切に処理できるようになり、それによって特徴抽出の効果が向上します。拡張畳み込みの主なアイデアは、いくつかの要素を?qū)毪工毪长趣扦埂?/p>

畳み込みニューラル ネットワークは、畫像のノイズ除去タスクで優(yōu)れたパフォーマンスを発揮します。學(xué)習(xí)したフィルターを利用してノイズを除去し、元の畫像を復(fù)元します。この記事では、畳み込みニューラル ネットワークに基づく畫像ノイズ除去方法を詳しく紹介します。 1. 畳み込みニューラル ネットワークの概要 畳み込みニューラル ネットワークは、複數(shù)の畳み込み層、プーリング層、全結(jié)合層の組み合わせを使用して畫像の特徴を?qū)W習(xí)および分類する深層學(xué)習(xí)アルゴリズムです。畳み込み層では、畳み込み演算を通じて畫像の局所的な特徴が抽出され、それによって畫像內(nèi)の空間相関が捕捉されます。プーリング層は、特徴の次元を削減することで計(jì)算量を削減し、主要な特徴を保持します。完全に接続された層は、學(xué)習(xí)した特徴とラベルをマッピングして畫像分類やその他のタスクを?qū)g裝する役割を果たします。このネットワーク構(gòu)造の設(shè)計(jì)により、畳み込みニューラル ネットワークは畫像処理と認(rèn)識(shí)に役立ちます。

因果畳み込みニューラル ネットワークは、時(shí)系列データの因果関係の問題のために設(shè)計(jì)された特別な畳み込みニューラル ネットワークです。従來の畳み込みニューラル ネットワークと比較して、因果畳み込みニューラル ネットワークは、時(shí)系列の因果関係を保持するという獨(dú)特の利點(diǎn)があり、時(shí)系列データの予測(cè)と分析に広く使用されています。因果畳み込みニューラル ネットワークの中心的なアイデアは、畳み込み演算に因果関係を?qū)毪工毪长趣扦?。従來の畳み込みニューラルネットワークは、現(xiàn)時(shí)點(diǎn)の前後のデータを同時(shí)に認(rèn)識(shí)できますが、時(shí)系列予測(cè)では情報(bào)漏洩の問題が発生する可能性があります?，F(xiàn)時(shí)點(diǎn)での予測(cè)結(jié)果は、將來の時(shí)點(diǎn)のデータに影響を受けるからです。この問題を解決するのが因果畳み込みニューラル ネットワークであり、現(xiàn)時(shí)點(diǎn)と過去のデータのみを認(rèn)識(shí)することができ、將來のデータを認(rèn)識(shí)することはできません。

シャム ニューラル ネットワークは、ユニークな人工ニューラル ネットワーク構(gòu)造です。これは、同じパラメーターと重みを共有する 2 つの同一のニューラル ネットワークで構(gòu)成されます。同時(shí)に、2 つのネットワークは同じ入力データも共有します。 2 つのニューラル ネットワークは構(gòu)造的に同一であるため、このデザインは雙子からインスピレーションを得ています。シャム ニューラル ネットワークの原理は、2 つの入力データ間の類似性や距離を比較することによって、畫像マッチング、テキスト マッチング、顔認(rèn)識(shí)などの特定のタスクを完了することです。トレーニング中、ネットワークは、類似したデータを隣接する領(lǐng)域にマッピングし、異なるデータを離れた領(lǐng)域にマッピングしようとします。このようにして、ネットワークはさまざまなデータを分類または照合する方法を?qū)W習(xí)して、対応するデータを?qū)g現(xiàn)できます。