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ReLUは,値域が有界でない欠点はあるものの,正の値を取るユニットについて勾配が減衰せずに伝播するため,最適化において有利である.|最適化から見たディープラーニングの考え方(得居誠也) https://t.co/Kvj03BoPT1
elu_18 のブックマーク 2016/04/02 23:50
[PDF] 最適化から見たディープラーニングの考え方 得居 誠也[fromTw] ReLUは,値域が有界でない欠点はあるものの,正の値を取るユニットについて勾配が減衰せずに伝播するため,最適化において有利である.|最適化から見たディープラーニングの考え方(得居誠也) <a href="https://t.co/Kvj03BoPT1" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://t.co/Kvj03BoPT1</a>2016/04/02 23:50
ReLUは,値域が有界でない欠点はあるものの,正の値を取るユニットについて勾配が減衰せずに伝播するため,最適化において有利である.|最適化から見たディープラーニングの考え方(得居誠也) <a href="https://t.co/Kvj03BoPT1" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://t.co/Kvj03BoPT1</a>
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orsj.org2015/08/06
c � 1. 5 2011 10 [1] ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 2012 2 10 [2, 3] 1 [4] [5] 2. x ∈ X y ∈ Y z = (x, y), Z = X × Y Preferred Networks 113–0033 2–40–1 4 tokui@preferred....
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c � 1. 5 2011 10 [1] ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 2012 2 10 [2, 3] 1 [4] [5] 2. x ∈ X y ∈ Y z = (x, y), Z = X × Y Preferred Networks 113–0033 2–40–1 4 tokui@preferred....
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