機械学習の初心者にも分かり易いSONYのNNC(NeuralNetworkConsole)のレイヤーリファレンスです。ぴよ猫が本家SONYのNeural Network Consoleレイヤーリファレンスを読んで分かり辛く調べた点を自分なりに補って解説しております。
SONY NNC(Neural Network Console)レイヤーリファレンス
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NNC入出力レイヤー
NNCロスレイヤー （誤差関数）
- SquaredErrorレイヤー（平均二乗誤差）
- HuberLossレイヤー（損失関数）
- AbsoluteErrorレイヤー（絶対値誤差）
- EpsilonInsensitiveLossレイヤー（イプシロン集中損失関数）
- BinaryCrossEntropyレイヤー（２値分類交差エントロピー関数）
- SigmoidCrossEntropyレイヤー（シグモイド交差エントロピー関数）
- CategoricalCrossEntropyレイヤー（多クラス交差エントロピー関数）
- KLMultinomial
NNCパラメータレイヤー
- Parameter
- WorkingMemory
NNC基本（Basic）レイヤー （全結合層）
- Affineレイヤー（全結合層）
- Convolutionレイヤー（畳み込み層）
- DepthwiseConvolution
- Deconvolution
- DepthwiseDeconvolution
- Embed
NNCプーリングレイヤー
- MaxPoolingレイヤー（Maxプーリング層）
- AveragePoolingレイヤー（平均プーリング層）
- GlobalAveragePooling
- SumPooling
- Unpooling
NNC 活性化関数
- Tanhレイヤー（Tanh活性化関数）
- Sigmoidレイヤー（シグモイド活性化関数）
- ReLUレイヤー（正規化線形関数）
- CReLUレイヤー（連結正規化線形関数）
- LeakyReLUレイヤー（LeakyReLU活性化関数）
- PReLUレイヤー（パラメトリックReLU活性化関数）
- ELUレイヤー（Exponential Linear Units）
- CELUレイヤー（Concatenated ELU）
- SELUレイヤー（Scaled Exponential Linear Unit）
- Swishレイヤー（Swish）
- Absレイヤー（絶対値）
- Softmaxレイヤー（Softmax層）
NNC Loop Controlレイヤー
- RepeatStart
- RepeatEnd
- RecurrentInput
- RecurrentOutput
- Delay
NNC 量子化レイヤー
- FixedPointQuantize
- Pow2Quantize
- BinaryConnectAffine
- BinaryConnectConvolution
- BinaryWeightAffine
- BinaryWeightConvolution
- BinaryTanh
- BinarySigmoid
NNC Unitレイヤー
- Unit
- Argument
- LSTM
NNC スペクトルレイヤー
- FFT
- IFFT
NNC 数値演算レイヤー
- Sum
- Mean
- Prod
- Max
- Min
- Log
- Exp
- Sign
- BatchMatmul
- Round
- Ceil
- Floor
NNC 三角関数レイヤー（Trigonometric）
- Sin
- Cos
- Tan
- Sinh
- Cosh
- ASin
- ACos
- ATan
- ASinh
- ACosh
- ATanh
NNC スカラ算術演算レイヤー（Arithmetic（Scalar））
- AddScalar
- MulScalar
- RSubScalar
- RDivScalar
- PowScalar
- RPowScalar
- MaximumScalar
- MinimumScalar
NNC 2入力算術演算レイヤー（Arithmetic（2 Inputs））
- Add2
- Sub2
- Mul2
- Div2
- Pow2
- Maxmum2
- Minimum2
NNC 論理演算レイヤー
- LogicalAnd
- LogicalOr
- LogicalXor
- Equal
- NotEqual
- GreaterEqual
- Greater
- LessEqual
- Less
- LogicalAndScalar
- LogicalOrScalar
- LogicalXorScalar
- EqualScalar
- NotEqualScalar
- GreaterEqualScalar
- GreaterScalar
- LessEqualScalar
- LessScalar
- LogicalNot
NNC 評価用レイヤー
- BinaryError
- TopNError
NNCのその他のレイヤー
- BatchNormalization
- Dropout
- Concatenate
- Reshape
- Broadcast
- Pad
- Flip
- Shift
- Transpose
- Slice
- Stack
- MatrixDiag
- MatrixDiagPart
- ClipGradByValue
- ClipGradByNorm
- TopKData
- TopKGrad
- Sort
- Prune
- Interpolate
- VATNoise
- Unlink
- Identity
- OneHot
- MeanSubtraction
- RandomFlip
- RandomShift
- RandomCrop
- ImageAugmentation
NNCの設定レイヤー
- StructureSearch
ぴよ猫チャンネルを宜しくお願いします。
