ディープラーニング用語集 (Deep Learning Glossary)¶
これは、Dive into Deep Learning (D2L) で使用される重要なディープラーニングおよび機械学習の概念をまとめた用語集です。 各用語ページには、定義と関連する章へのリンクが含まれています。
- 行動 (action)
- 行動 (actions)
- アクチュエータ (actuator)
- エージェント (agents)
- アルゴリズム (algorithm)
- 整列 (aligned)
- 汎用人工知能 (artificial general intelligence)
- バックプロパゲーション (backpropagation)
- 2値分類 (binary classification)
- continuous bag of words (CBOW)
- 打ち切りフィードバック (censored feedback)
- 分類 (classification)
- 畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
- 文脈付きバンディット問題 (contextual bandit problem)
- 共変量 (covariates)
- 細胞核 (CPU)
- 信用割り当て (credit assignment)
- 交差エントロピー (cross-entropy)
- データ (data)
- データインスタンス (data instance)
- データポイント (data point)
- データセット (dataset)
- 深い (deep)
- ディープラーニング (Deep learning)
- 深層強化学習 (Deep reinforcement learning)
- DenseNet (dense convolutional network)
- 次元数 (dimensionality)
- 分布シフト (distribution shift)
- エンドツーエンドの訓練 (end-to-end training)
- 利用 (exploit)
- 探索 (explore)
- クラス (family)
- 特徴量エンジニアリング (feature engineering)
- 確固たる (firm)
- general-purpose GPUs (GPGPUs)
- グラフィックス処理装置 (GPU)
- 勾配降下法 (gradient descent)
- ハードディスクドライブ (HDD)
- 階層的分類 (hierarchical classification)
- 入力 (inputs)
- 知的 (intelligent)
- 層 (layers)
- 学習 (learning)
- 学習アルゴリズム (learning algorithm)
- 損失関数 (loss functions)
- 機械学習 (Machine learning)
- マルコフ決定過程 (Markov decision process)
- モデル (model)
- 多腕バンディット問題 (multi-armed bandit problem)
- マルチラベル分類 (multi-label classification)
- 多クラス分類 (multiclass classification)
- ニューラルアーキテクチャ探索 (NAS)
- ニューラルネットワーク (neural networks)
- 非最大抑制 (NMS)
- 目的関数 (objective function)
- 目的関数 (objective functions)
- 観測 (observation)
- オフライン学習 (offline learning)
- 過学習 (overfitting)
- パラメータ (parameters)
- パーソナライズ (personalization)
- 方策 (policy)
- データを用いたプログラミング (programming with data)
- 回帰 (regression)
- 強化学習 (reinforcement learning)
- 正しい (right)
- 再帰型ニューラルネットワーク (RNN)
- サンプル (sample)
- 自己教師あり学習 (self-supervised learning)
- sequence-to-sequence (seq2seq)
- シーケンス学習 (sequence learning)
- シーケンス・ツー・シーケンス学習 (sequence-to-sequence learning)
- 確率的勾配降下法 (SGD)
- 二乗誤差 (squared error)
- 統計モデル (statistical models)
- 教師あり学習 (supervised learning)
- 代替目的 (surrogate objective)
- ターゲット (target)
- 音声合成 (Text to Speech)
- 訓練 (train)
- 教師なし学習 (unsupervised learning)
- vision Transformers (ViT)
- ウェイクワード (wake word)