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Artificial Neural Network: A brief study

Artificial Neural Network: A brief study

論文輪読会使用資料

Koki Kazaore

May 20, 2024
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Transcript

  1. 3 - タイトル: - Artificial Neural Network: A brief study(2022)

    - 著者: - Mayuri Thorat, Shraddha Pandit, Supriya Balote - 選定理由・目的 - できるだけ共通項となり得る論文に時間を割きたい - ニューラルネットワーク迷子になったら基礎に立ち帰れ る資料にしたい - ANNを理解した上で,CNN/RNNに派生したい 論文詳細
  2. 8 What is ANN? 構造 - 入力層 - 隠れ層 -

    出力層 メリデメ - メリット:適応性・耐複雑性 - デメリット:not厳密・複雑構造
  3. 9 1. 非線形タスクの実行 2. 高い耐障害性 3. トレーニング後の柔軟性 4. 人間の代替 5.

    入力変数の柔軟性 6. マルチタスク能力 7. 迅速な作業 8. ソフトウェアの完全なバックアップ 9. 意思決定と自動再プログラム Advantages
  4. 11 Working of an ANN (次スライド参照しながら) - 上層から下層へ信号送る(フィードフォワード) - ニューロン間のリンクは加算(興奮)or除去(制御)する役割

    - ニューロンでは入力の加重和を計算 活性化関数へ投げる - 閾値を超えるとニューロンは発火 そうでなければ発火しない - 学習モードと使用モードが存在する
  5. 14 Training an ANN ↓教師(Label) 日付 湿度 気圧 雨 5/1

    83% 1000 T 5/2 59% 1005 F 5/3 69% 1010 F 5/4 75% 1015 T 5/5 80% 1020 T f(湿度, 気圧)    ⇒ f(83, 1000) = T f(59, 1005) = F h(湿度, 気圧) h(10, 1013) = ? h(100, 990) = ?
  6. 19 CNNとは 特に画像解析のために畳み込みを使用するNN CNN = C(畳み込み+プーリング) + ANN ANN→CNN 畳み込みニューラル

    ネットワークとは | これだけは知っておきたい 3 つのこと - MATLAB & Simulinkより引用