機械学習

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プログラミング

ディープラーニング基礎: 標準化や正規化を行う理由

こんにちは、おみです。 今回は、ディープラーニングの前処理と呼ばれる過程で行う、標準化と正規化という2つの処理について、解説していきたいと思います。 そもそも標準化と正規化って何? 標準化も正規化も、学習データのスケールを変換する...
プログラミング

ディープラーニング基礎: 回帰と分類の違い

こんにちは、おみです。 今回は、回帰問題と分類問題の違いについて解説していきます。 回帰問題とは データの予測を行うことを回帰問題といいます。 例えば住宅の築年数や坪数、場所などから価格を予想することは、回帰問題にあ...
プログラミング

ディープラーニング基礎: 勾配降下法とは

こんにちは、おみです。 今回は、ニューラルネットワークで登場する、勾配降下法について紹介していきます。 勾配降下法とは ニューラルネットワークを最適化するための手法。 出力値と正解値の誤差を前の層に伝播させ、...
プログラミング

ディープラーニング基礎: 損失関数とは

こんにちは、おみです。 今回は、ディープラーニングで登場する、損失関数の概要について、解説していきたいと思います。 損失関数とは ニューラルネットワークにおいて、出力値と正解値の差(損失)を求めるために使用される関数。 勾配...
プログラミング

ディープラーニング基礎: ネイピア数を計算で求めてみる

こんにちは、おみです。 微分を勉強しているとネイピア数という定数が登場しますが、定義だけ見てもなんでこうなるかわからないと納得できないですよね。 そこで今回は、ネイピア数を計算によって求めてみようと思います。 偏差値が低い...
プログラミング

python: One-hot表現とは?

One-hot表現とは 1ビットだけ1で、他のビットは0で表現されるビット列のこと。 Kerasで教師あり学習を行う場合、教師ラベルはこの形式で表現されている必要がある。 具体例 例えば、教師データとして ...
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