本セミナーは終了いたしました。いう技術が注目されています。いう技術で、どういったことができるのかは、ある程度、認知されているとは思います。プログラムは何をやっているのか、どうやって作成すればよいのかなどのプログラムに関する部分は、まだ広くは知られていないと思います。フレームワークを利用します。従来から様々なフレームワークが提案されてきましたが、どれも皆、対象とするネットワークがサンプルプログラムのものと違ってしまうと、とたんにプログラミングが困難になってしまいます。フレームワークを公開しました。プログラムが書けるという大きな特徴があります。プログラム作成法を示します。プログラムが書けるようになることを目指します。ついてもう一歩深く理解できると思います。ニューラルネットという観点から説明します。簡単に言ってしまえば従来のニューラルネットを多層にしたものです。これまで多層にできなかったのか、なぜ多層にすることで、これほどの成果が出せるのかを説明します。最急降下法と誤差逆伝播法ニューラルネットは訓練データから関数を推定する回帰のモデルです。その推定方法が最急降下法になります。ニューラルネットの関数のモデルはネットワークなので、この最急降下法がいわゆる誤差逆伝播法と呼ばれるものであることを解説します。学習も関数を推定する回帰の問題であり、最急降下法が使われます。最急降下法では勾配を求める部分がポイントです。どのように勾配を求めるのかを説明します。プログラムで利用するオブジェクトを説明しながら、どのように関数を推定しているのかを確認してゆきます。プログラムのひな形を示します。プログラムをひな形に沿って作って見ます。ミニバッチによる動作及び誤差の累積による動作を簡単な例で示し、それらの違いを説明します。従来のフィードフォワード型のネットワークではなく、少し複雑なネットワークです。プログラムを示します。作成する方法を示します。利用方法を説明します。トリケップスお支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。(3名まで受講可能)本セミナーは終了いたしました。(プライバシーポリシー)特定商取引に関する法律に基づく。