ディープラーニングでよく使われるアルゴリズムにはどのようなものがありますか。

2年 ago
結衣, 春花
1 minute

ディープラーニングの一般的なアルゴリズムを以下に示します。

  1. 画像認識や画像処理のタスクに用いられる畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN）
  2. 時系列データをモデル化・処理するために、自然言語処理のタスクで活用されるリカレントニューラルネットワーク（RNN）。
  3. 長短期記憶ネットワーク（Long Short-Term Memory、LSTM）：長期依存関係問題に対処するためにつくられた、RNNの特別な構造だ。
  4. 新しいサンプル、例えば画像の生成などのタスクを実行するために使用される生成敵対ネットワーク（GAN）。
  5. 自己符号化器（Autoencoder）：特徴抽出とデータ圧縮に用いられる。
  6. 環境との対話を通じて、最適な戦略をエージェントが学習するためのアルゴリズム
  7. 系列データを処理する上で重要な情報を重視して処理を行う仕組み。
  8. バリデーションオートエンコーダー（Variational Autoencoder）：サンプルデータの分布を学習しつつ、新しいサンプルを生成するために使用される。
  9. ディープ・ビリーフ・ネットワーク（DBN）：教師なし学習課題や特徴抽出に利用される。
  10. 条件付き生成敵対的ネットワーク（Conditional Generative Adversarial NETwork, CGAN）：特定の条件下でサンプルを生成する。
  11. 特徴抽出とノイズ除去のためのスパース自己符号化器（Sparse Autoencoder）

これらは、深層学習アルゴリズムの一部にすぎず、深層学習分野では現在も、他の多くのアルゴリズムやモデルが発展・探索されています。

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