「G検定をまとめる」の記事の項目の一つです。簡単にまとめて後付けしていくスタイルです。広く浅く学習していき、徐々に深くしていきます。

ディープラーニングの手法

ディープラーニングの手法を大きく分けるとCNN、RNN、Attension、生成モデル、強化学習、の５つに分けられます。

CNN(画像データ)

AlexNet, VGG, GoogLeNet, Inceptionモジュール, ResNet, MobileNet, EfficientNet

LSTM, GRU, BiRNN, エンコーダ-デコーダ,

応用タスクを解くための事前学習モデル
GPT, BERT, ALBERT, DistilBERT, GPT-2, Megatron-LM, Turing-NLG, ViT

Attention, Transformer,

VAE, GAN, DCGAN, Pix2Pix, Cycle GAN,

DQN, モンテカルロ木探索、AlphaGo, AlphaGo Zero, Alpha Zero, OpenAI Five, AlphaStar,

次元の呪い

NAS, NASNet, MnasNet,

AlexNet, GoogLeNet, VGG, ResNet, Wide ResNet, DenseNet, SENet,

R-CNN, FPN, YOLO, SDD, Fast R-CNN, Faster R-CNN,

FCN, SegNet, U-Net, PSPNet, DeepLab, DeepLab V3+,

Convolutional Pose Machine, Open Pose

物体クラスの識別と物体領域の位置検出を同時に行う：Faster R-CNN, YOLO, Mask R-CNN,

A-D変換、PCM(パルス符号変調)、FFT(高速フーリエ変換)、HMM(隠れマルコフモデル)

n-gram, BoW(Bag-of-Words),TF-IDF, word embedding, word2vec, skip-gram, CBOW, fast Text, ELMo,