ディープラーニング方面を中心に、人工知能まわりの勉強用メモ

## 脳/神経周辺

neuron(ニューロン)
: 神経細胞のこと。脳は1000億くらいのニューロンで成り立っているらしい。

synapse(シナプス)
: 神経細胞において、神経細胞間での情報を受け渡しを担う部分。細胞内は電気で情報が伝わり、シナプスではそれが神経伝達物質の受け渡しという形に変換される。

ML/Machine Learning（機械学習）
: ディープラーニングに限らず、機械に何かを学習させて活用すること

NN/Neural Network
: 人間の神経系の働きをモデルにして考案された、データ処理のアルゴリズム的なもの

DNN/Deep Neural Network
: ニューラルネットワークを複数階層重ねて、より脳に近い形で
: ニューラルネットワークを複数階層重ねて、より脳に近い形で処理させる手法。


## 処理に関連する言葉や関数
RNN/Recurrent Neural Network
: 

活性化関数
: ニューロンは、複数のニューロンからの電気信号を受取り、その合計によって次のニューロンに信号を送るかが決まる。それの仕組みを関数化したもの。

ReLU
ReLU/Rectified Linear Unit（ランプ関数）
: 活性化関数の一つで、入力が0以下なら0、0以上なら入力値を返すような関数。$f(x)=max(0,x)$
単純な仕組みながら実際に使うと結構よい結果になる、らしい

softmax
: DNNで出力される最終的な数字を
確率として表示させる

maxout