An overview of gradient descent optimization algorithms
An overview of gradient descent optimization algorithms Gradient descent is the preferred way to optimize neural networks and many other machine learning algorithms but is often used as a black box. This post explores how many of the most popular gradient-based optimization algorithms such as Momentum, Adagrad, and Adam actually work. This post explores how many of the most popular gradient-based
ニューラルネットワークのパラメータ設定方法(scikit-learnのMLPClassifier)
あらすじ ニューラルネットワークを作成する際に、層の数、ニューロンの数、活性化関数の種類等考えるべきパラメータは非常に多くあります。 そこで、これらのパラメータがどのようにモデルや学習に影響を与えるかということをscikit-learnの MLPClassifier を使って解説したいと思います。 MLPClassifierを使うと、非常に簡単にニューラルネットワークを使うことができます。 今回はそれぞれのパラメータの意味と使い方及び各種メソッドの解説していきたいと思います。 ちなみに、scikit-learnの推定器の選び方に関しては、scikit-learn（機械学習）の推定器：Estimatorの選び方 をご参照下さい。 1. hidden_layer_sizes｜ 層の数と、ニューロンの数を指定 default : (100,) 隠れ層の層の数と、ニューロンの数をタプルで指定します
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
