畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)
CNN は、コンピューター ビジョンの世界における大きな武器です。彼らは、特殊なレイヤーのおかげで、画像内の空間パターンを認識する才能を持っています。この能力により、画像を認識し、その中にある物体を見つけ、見たものを分類することが得意になります。これらのおかげで、携帯電話で写真の中の犬と猫を区別できるのです。リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)
RNN はある種のメモリを備えているため、文章、DNA シーケンス、手書き文字、株式市場の動向など、データのシーケンスが関係するあらゆるものに最適です。情報をループバックして、シーケンス内の以前の入力を記憶できるようにします。そのため、文中の次の単語を予測したり、話し言葉を理解したりするなどのタスクに優れています。Long Short-Term Memory Networks (LSTM)
LSTM は、長期間にわたって物事を記憶するために構築された特別な種類の RNN です。これらは、RNN が長いシーケンスにわたって内容を忘れてしまうという問題を解決するように設計されています。段落の翻訳や TV シリーズで次に何が起こるかを予測するなど、情報を長期間保持する必要がある複雑なタスクを扱う場合は、LSTM が最適です。Generative Adversarial Networks (GAN)
2 つの AI のイタチごっこを想像してください。1 つは偽のデータ (画像など) を生成し、もう 1 つは何が偽物で何が本物かを捕まえようとします。それがGANです。この設定により、GAN は信じられないほどリアルな画像、音楽、テキストなどを作成できます。彼らはニューラル ネットワークの世界の芸術家であり、新しい現実的なデータをゼロから生成します。
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