勾配降下法

なっとく！ディープラーニング作者:Andrew W.Trask翔泳社Amazon 目次 目次 はじめに 勾配降下法のおさらい 入力が複数、出力は1つのニューラルネットワーク 入力が1つ、出力が複数のニューラルネットワーク 入力が複数、出力も複数のニューラルネットワーク コードに落とし込む MNISTデータセットにニューラルネットワークを適用させる パッケージの導入 データセットの入手 データの前処理 ニューラルネットワークの学習 結果 まとめ はじめに 前回記事に書いたように、現在ディープラーニングを勉強しています。 今回は、なっとく！ディープラーニングの第5章について解説していきたいと思いま…

なっとく！ディープラーニング作者:Andrew W.Trask翔泳社Amazon 目次 目次 はじめに 第4章の理解の仕方 勾配降下法の更新式を理解する データが一つの場合の勾配降下法の更新式を、実際に導出する 本書に書かれているコードと照らし合わせる まとめ はじめに 現在、ディープラーニング（DL）は様々な分野で使われています。今流行の生成AIなんて、DLの塊です。また、私の所属する会社で行われているセキュリティネットワークの研究においても、DLは重要な意味合いを持っています。 その一方で、私自身ちゃんとDLについて過去に勉強してきたことがありません。したがって、私にとってDLは、データサ…

ChatGPT(3.5)との質疑 （文字化け＝数式部分は、画を前か後ろに貼りました） User ChatGPT User ChatGPT User ChatGPT User ChatGPT User ChatGPT コメント ChatGPT(3.5)との質疑 （文字化け＝数式部分は、画を前か後ろに貼りました） User AIのバックプロパゲーションには、勾配降下法が用いられますが、ニュートン法を用いることはできませんか ChatGPT はい、AIのバックプロパゲーションには通常勾配降下法が広く用いられていますが、ニュートン法を用いることも一部の場合で可能です。 勾配降下法は、誤差関数を最小化す…

さて、今回は深層学習の基礎と概要について要点をまとめたいと思います。 入力層～中間層 活性化関数 要点まとめ STEP関数 シグモイド関数 RELU関数 Softmax関数 出力層 要点まとめ 誤差関数 要点まとめ MSE クロスエントロピー Softmax関数＋クロスエントロピー 【実装】2×3×3×1のニューラルネットワークの実装 勾配降下法 要点まとめ 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 学習のイメージ 誤差逆伝播法（Back Propagation） 要点まとめ 【実装】 入力層～中間層 要点まとめ ・結局、ディープラーニングは何をやろうとしているのか →入力値から目的となる出力値…

どうも、かわばっちゃんです。 今回はボルツマンマシンについて紹介します。 ボルツマシンとは ディープラーニングで使われる手法です。 ディープラーニングでは入力層、隠れ層、出力層で構成されます。 隠れ層というのは入力層と出力層を除く中間の層です。 ディープラーニングでは人工ニューラルネットワーク（ANN）という複数の層によって構成され、その層の中にある複数のニューロン一つ一つがその他ニューロン全てと繋がるような形になります。 ボルツマンマシンでは入力層、隠れ層、出力層のニューロンそれぞれが0もしくは1の値を持ちます。 そして、ボルツマンマシンの目的は、全てニューロンのエネルギーを最小とすることで…