→ニューラルネットワーク
はじめに 本記事は書きなおします。それまで読まないでください。 モデルの定義 パーセプトロンは2クラスを分類するモデルです。入力ベクトルを変換して、特徴ベクトルを得たとき、以下のモデルで識別します。は一般的にバイアス成分を含んでいます。ここで、はです。目的変数はとします。よって、分類が正しければとなります。 目的関数 目的関数(パーセプトロン基準)を以下のように定義します。は誤分類されたデータの集合です。 誤分類されていれば、は正の値を取り、誤分類されていなければ、はです。 最適化 勾配を求めます。最急降下法を用いると更新式は以下のようになります。のは学習パラメータです。確率的勾配降下法による…
今回は、パーセプトロンでアヤメの分類を実装していきたいと思います。 パーセプトロンとは 分類問題に使われる手法の一つで、いわゆる「教師あり学習」を行うためのもの。 「あるデータがどのグループに属するか」を学習して、未知のデータからグループごとに分類することができる。 「教師ラベル」といって、学習用データにはどのグループに属しているかという情報があらかじめ与えられていて、この「教師データ」を使って学習していきます。 パーセプトロンは、実はあまり使われていないらしく その理由としては 「与えられたデータが線形分離可能でなければアルゴリズムが収束しない」 という弱点があるかららしい。 線形分離とは、…
どうも、かわばっちゃんです。 今回は、機械学習でよく名前が出るパーセプトロンという言葉します。 パーセプトロンとは ざっくりとしたイメージで言うと、パーセプトロンはニューロンとシナプスを模倣したものです。 ニューロンは神経細胞のことで、シナプスはニューロン間を接続するものです。 ニューロンが周りのシナプスから信号を受けて、ある閾値を超えると、また他のニューロンへ情報を出力すると言う形がパーセプトロンの形です。 プログラミング的に言うと、複数の入力を受けて、その入力にそれぞれの重みをかけた数値を足し合わせた結果が、バイアスを超えると出力される、と言う構造です。 パーセプトロンはクラス識別に使われ…
ブログへお越しいただきありがとうございます。 今日は、人工知能（AI)について、これまで書いたことも含めて自分の整理のために記事にしてみました。 最近の人工知能の進歩は目覚ましいものがあります。 過去のブームの歴史も振り返りながら基礎的な理解を深めてみたいと思います。 興味のある方は、お付き合いください。 目次 1.人工知能（AI）とは 2.人工知能（ＡＩ）研究の歴史 3.AI時代の到来について 4.技術関連の情報 1.人工知能（AI）とは Wikipediaには、人工知能（AI)について以下のように説明されています。 「人工的にコンピュータ上などで人間と同様の知能を実現させようという試み、 …
Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 [第3版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)作者:Sebastian Raschka,Vahid MirjaliliインプレスAmazon
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ゼロから作るDeep Learning ❹ ―強化学習編 作者:斎藤 康毅 オライリージャパン Amazon ゼロから作るDeep Learning(4) 強化学習編が発売されて店頭に並んでいますね。私も公開レビューに参加させていただいて巻末に名前を載せていただきました。（自慢です） このシリーズは本当にすごくて、特にシリーズ1冊目を読み終えた時は、一冊の歴史小説を読み終わったような感動があったので改めて紹介させていただきます。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅 オライリージャパン Amazon 大きく２つ理由があるの…
hirohirohirohiros.hatenablog.com ステップ45 レイヤを纏めるレイヤ ステップ46 SGD，Momentum以外のOptimizer ステップ45 レイヤを纏めるレイヤ ステップ44ではパラメータを纏めるレイヤを作成し，パラメータの管理を一つのクラスで行えるようにしました．今回はこの管理をパラメータだけでなくレイヤも行うようにしています．そうすることで，複数のレイヤを一括に管理する事ができ，何層もあるパーセプトロンを簡単に組むことが出来ます． dezeroでモデルを組んで，実際に学習させるためのコードはステップ45ではこうなっていました． class TwoLa…
なんでこの本をわざわざ買ったのか、うまく思い出せない。最初は紙の本を貸してもらったのだ。で、その後にオライリーのサイトからPDFをダウンロード購入したのだ。こいつをMOBIフォーマットに変換してKindleで読もうとしたのだが、文字化けがひどくてとても読めたもんではなかった。5年以上前の話だったと思う。 それをまた引っ張り出してきた。 引っ張り出した、ってMacに保存してあったPDFを探し出しただけの話だけど。 MOBIフォーマットに変換せずそのままKindleにコピーしたら、文字化けせずに読めた。何てこった。ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論…
Pythonでプログラミングして理解する機械学習アルゴリズム 「Pythonでプログラミングして理解する 機械学習アルゴリズム」内容紹介 「Pythonでプログラミングして理解する 機械学習アルゴリズム」目次 「Pythonでプログラミングして理解する 機械学習アルゴリズム」Amazonでの購入はこちら 「Pythonでプログラミングして理解する 機械学習アルゴリズム」楽天市場での購入はこちら Pythonでプログラミングして理解する機械学習アルゴリズム インプレスグループで理工学分野の専門書出版事業を手掛ける近代科学社は、2022年2月25日に、神野健哉氏著書による、「機械学習」のアルゴリズ…
最初に この記事は自分用にレコメンドシステムについて調べたことのまとめです。特に機械学習エンジニアであるわけでもなく、機械学習をたくさんやってきたという人間でもなく、ただのアプリケーションエンジニアによる忘備録ですので、間違ってることなどがあると思います 語句 コサイン類似度 データを平面座標上に配置し、それぞれの原点からのベクトル成分の向きの類似度のことを指す ベクトル間の数値的な大きさを考慮しない場面で利用する 特徴量(Feature) モデルに入力する変数 Sparse Feature 特徴量がまばらに分布している状態 値の欠落(null)ではなく、0が広く分布している embeddin…
パターン認識のパーセプトロンの学習規則について説明します。まずは人工知能における機械学習の分類から説明します。
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