様々なディープラーニングの手法について、簡単にまとめ - Qiita概要 ディープラーニングの様々な手法について、ざっくり理解してまとめてみました。 MLP（多層パーセプトロン） 入力層と隠れ層と出力層が全結合である、もっとも単純なディープラーニング。 CNN（畳み込みニューラルネット） 畳み込み層とプーリング層をもつディープラーニング。 局所的なデータの位置のずれを吸収してくれる。 イメージ 畳み込み層(Convolutional layer)ではフィルターと呼ばれる$H×H$の正方データを対象画像上をスライドさせて、重なる部分のデータとフィルターの積和を特徴量として圧縮して、新たなmapと呼ばれるデータを生成する。 プーリング層(Max-pooling layer)では、$K×K$内の最大値を抽出しデータを圧縮する。 それを何層か重ねて最後は全結合によって出力層にデータを渡す。 RNN（再帰型ニューラルネット） 時系列データ、前後のデータに意味のあるデ
