※コメントで説明の一部に誤りを指摘頂いたので記事を修正しました（2020/3/30） 教師あり機械学習では必須の損失関数。 教師あり機械学習の場合、学習するというのは損失関数の値を小さくする事とほぼ同義になります。 損失関数について詳しく知りたい方は、最適化から見たディープラーニングの考え方という論文をご覧下さい。 損失関数に限らず、損失関数の最適化手法や活性化関数などについてもわかりやすく説明されています。 そして、損失関数には幾つもの種類がありますが、交差エントロピー誤差は有名な損失関数の一つです。 本記事では、交差エントロピー誤差をわかりやすく説明してみます。 なお、英語では交差エントロピー誤差のことをCross-entropy Lossと言います。Cross-entropy Errorと表記している記事もありますが、英語の文献ではCross-entropy Lossと呼んでいる記事

おい！この酷いGPAを見ろよ！ 1.00を切ると「お前もう大学辞めろよ」と言うためだけの面談をされる マジで酷すぎる。このままでは卒業の危機である。 というわけで教授にお願いしにいくことにした。 この教授、ぼくの落とした単位の大半を握っている上、なんとぼくの所属しているゼミのボスでもある。飄々としているくせしてやたら授業態度や提出物の締め切りにこだわるので、授業を如何にやり過ごすかに熱意を注ぐこちらとしてはいい迷惑なのだ。 教授室のドアに強めのノックを二回叩き込む。 「ここはトイレじゃないぞ」 中から入室の許可が出たので、ドアを蹴破るように開けて言い放った。 「すみません教授、単位はいくらで買えますか」 教授は椅子の上でふんぞり返ったまま答えた。 「お前の内臓をすべて売ってようやく二単位買えるかどうかだな」 お互いの眉間をにらみ合う。教授とぼくの関係性がよく示された、非常に友好的な挨拶であ

roosterteeth公式https://roosterteeth.com/RWBY Wiki 日本 ※ 有志の方による字幕などがあります。http://ja.rwby.wikia.com/wiki/RWBY_Wiki懐かしの第1期画質テストも兼ねての投稿です。Vol2⇒sm39005413日本語吹替版VOLUME 5～7のブルーレイ発売が決まったようです。VOLUME 1-4 SET 2021年8月25日(水)発売・デジタル配信開始予定VOLUME 5 2021年8月25日(水)発売・デジタル配信開始予定VOLUME 6 2021年9月29日(水)発売・デジタル配信開始予定VOLUME 7 2021年10月27日(水)発売・デジタル配信開始予定RWBY Complete マイリス⇒mylist/71330885RWBY Volume 5マイリス⇒mylist/60140088RWBY

RWBYは2024年5月現在、Volume 9まで制作されている。元々はRooster Teeth Productions公式サイトにて全エピソードが無料公開されていたが、同年5月15日のRooster Teeth閉鎖以降、無料で視聴する方法は無い状態となっている。 日本語吹き替え版はAmazon等でDVD/Blu-rayが販売されており、U-NEXTなどでも配信されている。 Volume 1は全16エピソードあるが、一部は一つの話を前後編に分けたものである。 Volume 2以降は12～14エピソードである。 本ページの公開日の表記は全て現地時刻に基づいている。 YouTubeでの字幕の出し方[] パソコンでの場合[] 動画の右下にあるメニューの一番左の四角いマークをクリックしてマークの下部分を赤くする。 言語が日本語以外だった場合[] 歯車マークの設定をクリックする。 字幕 (数字)

『redjuice×loundraw 映画「サマーゴースト」特別展 花火と幽霊』公式グッズ。 描き下ろしイラストの解説はもちろん、キービジュアルの制作過程を掲載。redjuice×loundrawの対談に加えて、イラストレーター米山舞とのスペシャルトークも盛りだくさん。ハードカバー仕様。全64ページ。

In this article, the relationship between SNR-per-bit (Eb/N0) and SNR-per-symbol (Es/N0) are defined with respect to M-ary signaling schemes. Then the complex baseband model for an AWGN channel is discussed, followed by the theoretical error rates of various modulations over the additive white Gaussian noise (AWGN) channel. Finally, the complex baseband models for digital modulators and detectors

【python】各種変調方式(QPSK, 16QAM, 64QAM)でAWGN通信を行ったときのBERの比較Python 過去の自分の記事をみると、MATLABで全く同じことをしていましたが、もしかしたらpythonのほうが需要があったりするのではないかと思い作った次第です。 本記事の内容としては。 https://qiita.com/Seiji_Tanaka/items/a059090ee020a5d5c648 に書いたビット→シンボルの変調用関数が入ったpythonファイル「QAM_modulation」と、 https://qiita.com/Seiji_Tanaka/items/b29d8a5a3447680370ce に書いたシンボル→ビットの復調用関数が入ったpythonファイル「QAM_demodulation」と import numpy as np def AWGN_no

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