機械学習理論を理解してみましょう。

機械学習を理解する

Batch Normalizationの計算式 ニューラルネットワークの学習において、各層での出力値の分布(アクティベーション分布)が適当な広がりを持つように調 ...

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Excelによるニューラルネットワークを行列演算で効率化する 行列演算は大量のデータの線形和を一遍に計算するのに便利です。 過去の記事で9画素の〇✕画像を見分け ...

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勾配消失や勾配爆発を避けるには重み初期値の設定が重要 ニューラルネットワークでは、前の層からの信号に重みを掛けた線形和に活性化関数を掛けて次の層への出力とします ...

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「ゼロから作るDeep Learning」に出てくる計算グラフの理解を補強する ニューラルネットワークの学習とは、損失関数が小さくなるように重みパラメータを更新 ...

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サポートベクターマシンは合理的な区分けを自動でしてくれる サポートベクターマシン(Support Vector Machines:SVM)は、得られたデータをそ ...

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機械学習の中でも有名なサポートベクターマシンについて理解するためには、ラグランジュの未定乗数法を理解する必要があります。 ところが、このラグランジュの未定乗数法 ...

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機械学習を理解する

シグモイド関数を知らずしてニューラルネットワークは語れませんが、ふわっとした理解しかなかったので、調べて記事にしてみました。 シグモイド関数の定義や歴史、なぜニ ...

機械学習を理解する

Excelだと見える勾配消失と勾配爆発の原因 Excelでニューラルネットワークの実装を行うと、Pythonにあるようなライブラリーがないためとても手間がかかる ...

機械学習を理解する

前回は3×3の9画素で〇✕を見分けるニューラルネットワークを作りました。 >> ニューラルネットワークを使って画像処理する方法をExcelでわかりや ...

機械学習を理解する

ニューラルネットワークの計算の肝となる誤差伝播法。 わかりやすい解説を読めば理解した気になるのですが、実際に自分で実装しようと思うと理解していないことに気づく。 ...