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らぎメモ
可変
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  • 全結合層
    [層]に[入力]された[特徴]に[重み]をかけて[総和]した[値]を[ユニット]の[値]とする[ニューラルネットワーク]の手法.[重み]の数が固定されるため,[入力]の数を固定する必要がある.[畳み込み層]や[プーリング層]は[入力]が[可変][FCN]のような[全結合層]を持たない[モデル]は[入力]が[可変]になる.
  • 完全畳み込みネットワーク
    全ての[層]が[畳み込み層]となっている.[全結合層]を持たない.[画素]単位で[クラスラベル]が与えられ,[画素]単位での予測を行う.[入力]の[画像]のサイズが[可変].
  • リカレントニューラルネットワーク
    [RNN][時系列データ]に対して用いられる[回帰結合層]を持つ[ニューラルネットワーク]次の[入力]が過去の[入力]に従属する場合に[再帰]することでうまく予測する[モデル][入力]の長さを[可変]とすることができる.[言語モデル]
  • エンティティ
    別名: [実体][[[ドメイン駆動設計]]][ドメインモデル]を実装した[ドメインオブジェクト]である.「[顧客]」「[注文]」「[商品]」などが[エンティティ]に相当する[識別子]によって管理されるものは[エンティティ]に相当する可能性が高い.
  • ValueObject
    [ビジネスロジック]において用いられるさまざまな[値]を表現するもの.「金額=単価*数量」であれば,「金額」「単価」「数量」が[ValueObject]である.[[[設計モデル]]]的な話[プリミティブ型]は[システム]に最適な[値]の表現ではないため,[クラス]によって[ラップ]して[ValueObject]とすることで利用する.[値]の性質とは
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可変