human
トランスを使用した機械学習のためのいくつかのコードでは、データの寸法を説明する「バッチ、時間、チャネル」という用語を見てきました。これらが何であるかを説明できますか？
gpt
もちろん！これらの用語は、一般的に深い学習で使用され、データテンソルの次元を説明します。

「バッチ」とは、ニューラルネットワークの単一のフォワード/バックワードパスのサンプルまたはインスタンスの数を指します。言い換えれば、一度に一緒に処理されるサンプルの数です。

「時間」とは、シーケンスの長さまたはシーケンスの時間ステップ数を指します。たとえば、自然言語処理では、これは文の単語の数を指す可能性があります。

「チャネル」とは、画像内のカラーチャネル（r、g、b）など、データ内の機能の数を指します。

したがって、たとえば、サイズ32x32x3（高さx幅xカラーチャネル）の100画像がある場合、データテンソルは形状（100、32、32、3）になり、最初の寸法はバッチサイズと最後のサイズを表します。3つの寸法は、高さ、幅、カラーチャネルを表します。
human
ああ、それは明確にしていた、エポック、温度E.T.Cのような用語はどうですか
gpt
エポックは、トレーニングデータセット全体を完全に実行することです。温度は、一般的に、可能な出力の分布が均一なランダム性に向かって平坦化されるかを指す確率分布のサンプリングに一般的に適用される係数です。「温度」という用語は、シミュレートされたアニーリングの概念的起源から導き出されます。これは、物理システムの定常状態の分析から導き出された類似性です。