ニューラルネットワーク

Deep Learning とは何なのか・・・まったく知らない状態から挑戦してみたいと思います！

順伝播で行われる行列の積(アフィン変換)

行列の積（アフィン変換）は入力データと学習された重み行列の積を計算することで、出力を ...

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機械学習では「連鎖律」という言葉は一般的ではない！？

「連鎖律」が機械学習の要である！・・・くらいの勢いで学習をしていたのです ...

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誤差逆伝播法とは

機械学習においてニューラルネットワーク（Neural Network）の学習に用いられる一般的なアルゴリズム ...

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学習の過程まとめミニバッチの作成:
学習データセットからランダムに一部のデータを選びます。このデータをミニバッチといいます ...

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ニューラルネットワークの学習

ニューラルネットワークにおける学習とは、ネットワークが入力データを受け取り出力を生成する際のパラ ...

Deep Learning とは何なのか・・・まったく知らない状態から挑戦してみたいと思います！

正規化

正規化（Normalization）はモデルの学習をより安定させ汎化性能を向上させるための技術です。
一般的に ...

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ニューラルネットワークのおさらい

都度復習しないと忘れてしまうのでやっておきます。

入力データは数値化されてニューラルネ ...

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ソフトマックス関数はすごい関数

ソフトマックス関数のすごさを調査しました。

正規化:
ソフトマックス関数はその引 ...

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分類問題

分類問題とは、与えられた入力データを予め定義されたカテゴリまたはクラスの中からどれか一つに割り当てる問題です。

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行列の積とは

行列の積とは2つ以上の行列を掛け合わせることによって新しい行列を得る計算方法です。
例えば、2つの行列A ...