カテゴリー「深層学習」に投稿された記事

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機械学習の数学入門 勾配降下法を使うワケ

勾配法+機械学習の勉強会に行ってきた! 勾配法はトライ&エラー 関数の最適解の求め方は2種類あって、 解析的に求める 数式にしてx = 1のような正確な答えが求められること 正確な答え(最適解...

機械学習の数学入門 合成関数

勾配法+機械学習の勉強会の予習!勉強会主催者より「合成関数の微分もできると良いです」なので、合成関数を学んでみた! 合成関数とは y = f(u), u = g(x) のとき y = f(g(x)) と表せるf(g(x))と入...

機械学習の数学入門 勾配法と微分

今週、勾配法+機械学習の勉強会があるので予習! 勾配法 勾配法の仕組みを具体例でわかりやすく解説損失関数の大きさを最小にするために使う方法→ 機械学習だと学習データで予測精度を高めるための方法って感じかな  (正解に近づくよう...

Python ワンちゃんネコちゃん判定~成功版~

ディープラーニングの例でよく取り上げられる「犬or猫判定」をKerasでやってみた!Kaggleはデータセットもお手本モデルも提供されててすごい ^--^データセット^--^Kaggle: Cat and Dog ^--^...

ハイパーパラメータとは何ぞや!?

人が決めるパラメータのことだよね! Kerasなどのディープラーニングのライブラリにお任せするのではなく開発しているエンジニア、専門家が決める値のことだよね!と理解していた 深層学習では実行結果の同一性は保証されない Ker...

画像分類 画像をグレースケールにするわけ

Kerasで定番のMNISTをやりました ディープラーニングやってみたいな~と思い、実践系のテキストを買ってテキストを写経コーディングちゃんと学習した実行結果が得られたが、コードの意味を一行ずつ理解するのに時間が掛かる… MN...

どうしてみんな微分したがるの?

機械学習を勉強し始めると出会う「微分」 私はここ最近、毎日「ビブン」に会っているものの、なんだかよく分からない(眠れなくなるほど面白い 図解 微分積分を読んでます すぐ眠れています)今更感すごいけど、機械学習の時なんでみんなが微分し...

ニューラルネットワーク 分かりやすくしてみた2

前回の記事では重回帰分析を例にしてニューラルネットワークを表現したが、そもそも重回帰分析ってscikit-learnなどで分析できるからわざわざニューラルネットワークで分析するの?ってなったので分類問題に当てはめる ニューラルネ...

ニューラルネットワーク わかりやすくしてみた

ニューラルネットワークの基礎をまとめる Chainerで始めるニューラルネットワーク ←わかりやすい!ニューラルネットワークで重回帰分析をする図を作りました分析テーマは「都市の旅行客数を予測する」です 距離:東京からの距離...

機械学習 損失関数を理解してみる

損失関数とはなんだ? Kerasでニューラルネットワークモデルを作成して学習・予測したときにlossっていう単語が出てくる lossを損失関数と言う 青点が実績値、赤線が予測値の線(関数) 実績と予測の差は誤差となる損失関数は...

ニューラルネットワークそもそもの話

そもそもニューラルネットワークが分かっていない 「ニューラルネットワーク」で検索すると「ヒトのニューロンを模したもので…」から始まり「入力層→中間層→出力層という構成があります」という記事が多くてあれ?何を調べてたんだっけ??となる...