2019/12/22まだ・・・何も分かっておらず、ディープラーニングで利用されている関数の概要を調べている程度です・・・。Modelの構造を理解する」の抜粋で、今回見ていくコードは次の部分です。modelKerasのgraphvizモジュールで学習モデルを可視化しましたが、よく分からないので自分なりに書き直してみました。なんか違う気がするので誰か教えて下さい・・・。Voiceの基盤技術をはじめとした最先端の分野でも利用されるRNNです。Network)って何?RNNは以前に計算された情報を覚えるための記憶力を持っています。ようするに例えば文章を予測したい場合、その前の言葉が何だったのかを知っておく必要があります。そのような学習モデルを作るのに役立ちます。最近では、従来のRNNの欠点を解消できる、より洗練されたRNNモデルも登場しています。RNN:ステップごとに複数の層を持つLSTMネットワーク最も使われているRNNの一つがLSTMです。LSTMはRNNよりも距離のあるステップの関係性を学習するのに優れています(RNNは2,3ステップくらい前の情報しか覚えられません)。・・・よく分からないので、ここも後学としてここでは単なる紹介としておきます。name='updown')(x)活性化関数(activation)活性化関数は、入力信号の総和がどのように活性化するかを決定する役割を持ちます。一般的に、ニューラルネットワークでは線形関数は使われません。(linear:入力した値と同じ値を常にそのまま返す関数)ソフトマックス(softmax:分類の確信度が低くても総和が1になるよう補正する)中間層では、とりあえずサチらない非線形関数、ReLUを使っておけばよい感じです。最近はReLUよりもsoftplusやSwishで良い性能が出るという報告を見かけるようになっており、色々と更新が激しい分野です。'accuracy'})コンパイル時に最適化手法(optimizer)、損失関数(loss)、評価指標(metrics)を指定します。最適化手法(optimizer)変数が増えるにつれ局所解が増えてしまい、最適解が得られなくなります。そこで最適化手法の変動によって、新たなより適切な可能性のある「局所解」へ素早く移動することができます。非線形関数の最小化手法の中では「勾配降下法」や「ニュートン法」が有名です。取り入れたもの)一つ一つの式や特性に関しては今後少しずつ理解することにします。損失関数(loss)目的関数が最も大きな枠組みです。コスト関数も誤差関数も損失関数も、目的関数です。この関数(目的関数)を最小化させればモデルが導き出せるこの関数(目的関数)を最大化させればモデルが導き出せる平均二乗誤差(mse:差の2乗の和)平均絶対誤差(msa:差の絶対値の和)平均絶対誤差率(mspa:差を正解の値で割った値(誤差率)の絶対値の和)対数平均二乗誤差(msle:「1を加えた値の対数」の差の2乗の和)ヒンジ損失の和(hinge)ヒンジ損失の二乗の和(squared_hinge)2クラス分類時の交差エントロピー(binary_crossentropy)Nクラス分類時の交差エントロピー(categorical_crossentropy)スパースなNクラス分類交差エントロピー(sparse_categorical_crossentropy)KLダイバージェンス(kld)poissonコサイン類似度を負にしたもの(cosine_proximity)一つ一つの式や特性に関しては今後少しずつ理解することにします。評価指標(metrics)代表的な評価指標は次の通りです。Curve)一般的にはAccuracyを使っていれば問題ないようです。一つ一つの式や特性に関しては今後少しずつ理解することにします。何となくだけど、モデルの作り方・関数の指定方法は分かりはじめてきました。どのようなモデルして、どの関数を使うか?ユニット数をいくつにするか?そして、どのような入力データを与えるか?が難しいのだろうね。ディープラーニングを学習するには、この本がオススメです。ディープラーニングTweet関連記事gorotanhccat氏の売りデイトレ戦略の有効性検証(システムトレード)本日、誕生日です。何もしてませんが、会社を休みました。...「実践研究」と「実践報告」の違いを明らかにする学園祭の季節です。...動画配信のビジネスモデル(ライブ配信SHOWROOM、YY編)前回はYoutubeのビジネスモデルをまとめました。...斉藤正章氏の手法の有効性検証(protraシストレ)Protraに慣れてないので、まだまだ巷のサンプルソースコードを入手したい。...cosisin氏のスイング逆張り手法の有効性検証2(protraシストレ)個人で多くの時間を費やしても、販売されてるシストレ手法の精度を出すのは至難の業。...機械学習を使った株価予測(pandas-profiling、create_tree_digraphで可視化する)株式投資は、予測するものではなくルールに沿って選ぶものです。...機械学習を使った株価予測(ファンダメンタルズ指標導入でAUC=0.70超え)株式投資は、予測するものではなくルールに沿って選ぶものです。...機械学習を使った株価予測(関連論文・サイトを調査してみる)株式投資は、予測するものではなくルールに沿って選ぶものです。