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誤差逆伝搬
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誤差逆伝搬

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Elsaの技術日記(徒然なるままに)•4年前

誤差逆伝搬法について動かしながら確認してみる

前回、Deep Learning勉強している中で誤差逆伝搬法について勉強しましたが、 ちょっと分かりにくかったので自分で手を動かして勉強してみることにしました！！ elsammit-beginnerblg.hatenablog.com勉強には、こちらの本を利用しました。ゼロから作るDeep Learning ?Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装新品価格￥3,740から(2020/11/13 23:29時点) ■計算グラフ ■誤差逆伝搬法で最小値を導き出す ■収束方法にAdaGradを用いる ■最後に ■参考 (adsbygoogle = window.adsbygoogle ||…

#Deep learning#誤差逆伝搬#Python×AI・機械学習入門

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jiku log•1ヶ月前

「Pythonではじめる時系列分析入門」を読む　～第6部 第2章 ニューラルネットワークと深層学習～

はじめに 製造業におけるデータ分析において，時系列分析は重要かつ頻出課題の１つである。時系列分析の理論とPythonによる実装の両方を学ぶために，最近注目を集めている馬場真哉 著 「Pythonではじめる時系列分析入門」を読むことにした。本記事は，第6部「機械学習法」の第2章「ニューラルネットワークと深層学習」の読書メモである。 本書の紹介ページ www.kspub.co.jp 目次 はじめに 目次 第6部 第2章 ニューラルネットワークと深層学習 2.1 ニューラルネットワーク 2.2 パラメータ推定における工夫 2.4 深層学習と時系列分析 2.5 リカレントニューラルネットワーク(RNN…

jiku log•3ヶ月前

「大規模言語モデル入門」を読む　〜第5章 大規模言語モデルのファインチューニング〜

はじめに 大規模言語モデルの入門書として，山田 育矢 著「大規模言語モデル入門」を読んでいる。本記事は第5章の読書メモである。gihyo.jp 目次 はじめに 目次 第5章 大規模言語モデルのファインチューニング 5.1 日本語ベンチマーク : JGLUE 文書分類 文ペア関係予測 質問応答 5.2 感情分析モデルの実装 5.3 感情分析モデルのエラー分析 5.4 自然言語推論・意味的類似度計算・多肢選択式応答モデルの実装 5.5 メモリ効率の良いファインチューニング まとめと感想 感想 : 精度向上のための手順 第5章 大規模言語モデルのファインチューニング 本章では，Transformer…

CUBE SUGAR CONTAINER•4ヶ月前

Python: PyTorch のオプティマイザを自作する

今回は、PyTorch でオプティマイザを自作する方法について紹介してみる。 きっかけは、勉強がてら主要なオプティマイザを自作してみようと思い至ったことだった。 その過程で、PyTorch でオプティマイザを自作する場合の流儀が把握できた。 そこで、この記事では以下のオプティマイザを書きながらその方法を説明してみる。 単純な SGD (Stochastic Gradient Descent) Momentum を導入した SGD 上記は最も古典的なオプティマイザだけど、実装することで基本的な機能を一通り紹介できるため。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: m…

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G検定用語整理

G検定を受けるにあたり、用語を整理する。自分の学習用である。 あ～ アンサンブル学習 バギング ブースティング スタッキング オートエンコーダ 変分オートエンコーダ（VAE） オントロジー か～ カーネルトリック 画像セグメンテーション セマンティックセグメンテーション インスタンスセグメンテーション パノプティックセグメンテーション 機械学習 教師あり学習 分類 回帰 教師なし学習 強化学習 エージェント 環境 状態 行動 報酬 Q学習 Sarsa モンテカルロ法 クラスタリング 階層クラスタリング 非階層クラスタリング ハードなクラスタリング ソフトなクラスタリング 交差検証 ホールド・ア…