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ニューラルネットワークで見つけることができるさまざまなタイプのレイヤーは何ですか？
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nニューラルネットワークでは、入力データの処理と変換に使用できるレイヤーにはいくつかあります。いくつかの一般的なレイヤータイプには次のものがあります。

入力層：これは、入力データを受信するニューラルネットワークの最初のレイヤーです。通常、データの変換は実行されませんが、後続のレイヤーで処理できる形式で入力を表現する責任があります。
密な層（完全に接続された層）：このタイプの層は、層内のすべてのニューロンを前の層と次の層のすべてのニューロンに接続します。入力データに線形変換を実行し、その後にアクティベーション機能を実行します。
畳み込み層：この層は、主に画像やその他のグリッドのようなデータを処理するための畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で使用されます。入力データにフィルターのセットを適用して、ローカルパターンまたは機能を検出します。
プーリングレイヤー：畳み込み層と組み合わせてよく使用されるプーリングレイヤーは、最大プーリングや平均プールなどのダウンサンプリング操作を適用することにより、入力データの空間寸法を減らします。
再発層：このタイプの層は、回復ニューラルネットワーク（RNN）で使用され、時間依存性を備えたデータシーケンスを処理します。例には、長期記憶（LSTM）層とゲートの再発ユニット（GRU）が含まれます。
正規化レイヤー：これらのレイヤーは、入力データまたは中間アクティブ化を正規化するのに役立ち、トレーニングプロセスの安定性と収束を改善します。バッチの正規化と層の正規化は、一般的な例です。
ドロップアウトレイヤー：ドロップアウト層は、過剰適合を防ぐための正則化手法として使用されます。トレーニング中、彼らは層のニューロンの一部をランダムに無効にし、モデルに冗長表現を学習させます。
埋め込み層：このレイヤーは、自然言語処理の単語などのカテゴリ変数または個別のトークンを、ニューラルネットワークで処理できる連続ベクターに変換するために使用されます。
注意レイヤー：トランスモデルでよく使用される注意層により、ネットワークは、入力機能の加重合計を計算することにより、入力データのさまざまな部分に選択的に焦点を合わせます。
残留層：スキップ接続またはショートカット接続とも呼ばれる残差レイヤーにより、入力が1つ以上のレイヤーをバイパスすることができ、ネットワークがアイデンティティ関数を学習し、バックプロパゲーション中の勾配の流れを改善できます。
これらは、ニューラルネットワークに見られる一般的な層タイプの一部です。ニューラルネットワークの特定のアーキテクチャには、解決される問題と望ましいモデルパフォーマンスに応じて、これらのレイヤーの組み合わせが含まれる場合があります。