知識ゼロから色々しらべてみた話しこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。・パーセプトロン...重み設定の作業が人手。活性化関数がステップ関数。・ニューラルネットワーク...ニューロンのつながり方はパーセプトロンと何ら変わりなし。多層で、シグモイド関数などの滑らかな活性化関数を使用するネットワーク。・活性化関数...入力信号の総和がどのように活性化(発火)するかを決める役割りを果すもの。function)...「ニューラルネットワークの学習では、最適なパラメータ(重みとバイアス)を探索する際に、損失関数の値ができるだけ小さくなるようなパラメータを探します。」2乗和誤差、交差エントロピー誤差などを用いる。「できるだけ小さな損失関数の場所を探すために、パラメータの微分(正確には勾配)を計算し、その微分の値を手がかりにパラメータの値を徐々に更新していきます。・2乗和誤差...「ニューラルネットワークの出力と正解となる教師データの各要素の差の2乗を計算し、その総和を求めます。・偏微分...「...ある場所の傾きを求めます。...変数をひとつに絞り、他の変数はある値い固定します。・勾配法...「勾配をうまく利用して関数の最小値(または、できるだけ小さな値)を探そう、というのが勾配法です。rate)...「1回の学習で、どれだけ学習すべきか、どれだけパラメータを更新するか、ということを決めるのが学習率です。・畳込みフィルタ...「画像に描かれている物体の特徴をより的確に捉えることが可能になります」@中井マイナビ本、p27・点でなく領域ベースで特徴抽出できるので移動変形に強くなる。エッヂ抽出など領域ベースでないと分からないような特徴も抽出可となる。@Qiita・プーリング層...「画像の解像度を落とす処理を行います。...詳細をあえて消し去ることで、描かれている物体の本質的な特徴のみを抽出しようという発想に基づきます。形状の違う配列どうしを計算。ウィルスの感染を分類する、したい。・mnistデータをオートエンコーダで学習してみる。XORゲートをSVMで学習させる(「Pythonによるスクレイピング&機械学習」150ページ)はてなブログをはじめよう!oikakerublogさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。