基礎知識 GBDT(勾配ブースティング木)とは？図解で分かりやすく説明
モデルの作成
ディープラーニング転置畳み込みは(逆畳み込み)とは?画像生成に使われる手法を分かりやすく解説
この記事を読んで分かること 転置畳み込みは(逆畳み込み)とは何か 転置畳み込み(逆畳み込み)の用途 転置畳み込み(逆畳み込み)の計算方法 転置畳み込みは(逆畳み込み)とは? 転置畳み込みは(...
ディープラーニング畳み込み層(Convolutionレイヤ)とは?画像分析に使われる手法を分かりやすく解説
畳み込み層(Convolutionレイヤ)とは? 畳み込み層(Convolutionレイヤ)とは、 入力データに対して畳み込み演算を行う層 です。 畳み込みとは具体的にどんな処理をしているかというと、入力データの一部に対...
ディープラーニング全結合層とは?DeepLearningの基本的なモデルを解説
全結合層（Affine）とは? 全結合層とは、 全ての変数を使って計算する層 です。 図は4つの全結合層で構成されているモデルとなります。 各ノードの入力を見ると、前の層の全ての変数がつながっていること...