【本体サイズ】W21×H21×D42mm 【本体重量】32g 【材質】SBS 【パッケージ】PETケース 【パッケージ入サイズ】W22×H22×D43mm 【パッケージ入重量】33g 【生産国】中国【JANコード】4901770706658
【本体サイズ】W21×H21×D42mm 【本体重量】32g 【材質】SBS 【パッケージ】PETケース 【パッケージ入サイズ】W22×H22×D43mm 【パッケージ入重量】33g 【生産国】中国【JANコード】4901770706658
3. ニューラルネットワークの基礎¶ ここでは,ニューラルネットワーク (Neural Network) についてその概要を紹介していきます.画像認識などに用いられる Convolutional Neural Network (CNN) や,自然言語処理などに用いられる Recurrent Neural Network (RNN) といった手法は,ニューラルネットワークの一種です. ここではまず,最もシンプルな全結合型と呼ばれるニューラルネットワークの構造について説明を行ったあと,複数の入力データと望ましい出力の組からなる学習用データセットを準備したとき,どうやってニューラルネットワークを学習させればよいのか(教師あり学習の仕組み)について解説を行います. ニューラルネットワークによって表現される複雑な関数を,現実的な時間で学習するための誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)と呼ばれるアル
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