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CNN（畳み込みニューラルネットワーク）

画像から輪郭などの特徴を少しずつ拾い、段階的に「何が写っているか」を見分けるニューラルネットです。

GAN（敵対的生成ネットワーク）

本物そっくりを作る役と、それを見破る役を競わせて学習させるAIの仕組みです。

LSTM

前の情報をどれだけ覚えるか・忘れるかをゲートで調整し、長い文章でも記憶を保てるようにしたAIの仕組みです。

RNN（再帰型ニューラルネットワーク）

文章や音声などの並び順のあるデータを、前の情報を覚えながら順番に処理するニューラルネットワークです。

Transformer（トランスフォーマー）

文中の言葉どうしの関係をまとめて見て意味をつかむ、いまのLLMの土台になっている仕組みです。

アテンション（注意機構）

入力のどこに注目すべきかを重みづけして、文脈を読み取るための仕組みです。

ディープラーニング

層を深く重ねたしくみで、複雑なパターンをデータから自動で学ぶ機械学習の手法です。

ニューラルネットワーク

脳の神経細胞のつながりをまねて、たくさんの数値計算でパターンを学ぶAIの仕組みです。

パーセプトロン

入力に重みをかけて足し、しきい値で「はい/いいえ」を出す、ニューラルネットの一番小さな単位です。

活性化関数

ニューロンの出力をぐにゃっと曲げて、複雑なパターンを表せるようにする関数のことです。

誤差逆伝播

AIの予測のズレを出口から入口へ逆向きにたどり、つまみの直し方を計算する学習のしくみです。