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Sigmoid活性化関数

1990年代まで最も長らく使われていたニューラルネットの活性化関数. 人間のニューロンの入出力にヒントを得て設計され、微分も用意なため重宝されてきたが、勾配消失問題の原因になっているため、現在では使われない.

DeepLearningにおける最適化関数

最適化関数はニューラルネットワークにおいて学習率を学習しながら調整してくれます。 DeepLearningにおける最適化関数選びは大きな検討要素の一つです。どれを選ぶかによっても大きく学習時間や結果に関わってきます。

近年の画像入力のニューラルネットワークで活躍しているConvolution層(Conv層, 畳み込み層). 計算はかなりシンプルで、画像の各部分に対して行列を掛け合わせていき、その結果を新しい画像に詰め込んでいく処理。世の中で解説も多いので簡単な解説に留める。

CIEDE2000で色差を算出する

人間の視覚特性に合わせて、CIEDE2000では色差を算出する。CIE1976よりさらに人間が見たときの感覚に合うようにしている.

キャンベラ距離を使う

キャンベラ距離は原点周りの重み付きのマンハッタン距離となっている. 原点付近で違いに敏感な距離.

ミンコフスキー距離を使う

ミンコフスキー距離は、マンハッタン距離とユークリッド距離、チェビシェフ距離を一般化したものである

チェビシェフ距離を使う

最大の要素の差分を距離とする

フレシェ距離で曲線同士の距離を測る

フレシェ距離で二つの曲線同士の距離を測る。離散的な点列の場合では離散フレシェ距離を求めるDTWが有名である. 連続的な曲線においてはボトルネック距離となる.

プロクラステス距離で非類似度を測る

プロクラステス距離で非類似度を測る

ハウスドルフ距離で形状の非類似度を測る

ハウスドルフ距離で形状の非類似度を測る

マンハッタン距離を使う

マンハッタン距離は、ある座標系の座標の差を全て足したものとなる. ユークリッド距離は全ての要素での離れ具合を要約したものだが、マンハッタン距離では一つの要素でも遠ければ遠いと判定される距離となっている.

時系列間の類似度計算を選ぶ

時系列間の類似度を計算する方法を選ぶ

コサイン類似度でベクトル間距離を求める

コサイン類似度でベクトル間の距離を求める

平均分散でマハラノビス距離を求める

平均と共分散行列がわかっているときの分布同士の距離をマハラノビス距離によって求める.

単語をどれだけ変更するかの距離を選ぶ

単語同士がどれだけ離れているかをどれだけ各文字を編集する必要であるかで表す距離があります。

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