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
このエポックは、これまでに実行された機械学習アルゴリズムがトレーニング全体にわたってパスの数を示しています。一方、温度パラメーターは、SoftMax関数でよく使用され、出力分布をより均一（高温）または歪んだ（温度が低い）にします。温度パラメーターは、物理学からのボルツマン分布からその名前を取得します。