【G検定対策】ディープラーニングの基本用語をやさしく整理してみる

はじめに G検定のディープラーニングの章に入ると、急に用語の密度が上がります。 活性化関数 誤差逆伝播法 勾配降下法 CNN RNN LSTM Attention Transformer Dropout Batch Normalization このあたりが一気に出てきて、「結局どれがモデルで、どれが学習方法で、どれが補助機能なの？」となりやすいです。 今回は、翔泳社発行の『ディープラーニングG検定公式テキスト』をベースに、ディープラーニングの基本用語を初学者向けに整理します。 参考書の用語棚が少し雑に見えるときほど、いったん役割ごとに分けるとかなり楽になります。 今回のトピッ...