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ProgrammingとPythonとMachine Learningに関するh1saoのブックマーク (2)

【機械学習を基本から丁寧に】TensorFlow Eager Executionで単回帰の実行 - HELLO CYBERNETICS
理屈編問題設定損失関数損失を小さくする勾配法損失の減少はいつ終わるのか学習がうまくいく更新の大きさ学習がうまくいかない更新の大きさ実践編実行環境必要なライブラリの準備問題設定モデルの設計と損失関数 tf.keras.Modelクラスでモデルの雛形を作る損失関数勾配の計算パラメータの更新実験初期状態のモデル学習後のモデル本当に学習は上手く行ったのかコード全体多項式フィッティングへの発展理屈編問題設定ここでは最も単純な線形回帰である単回帰について説明します。これは、入力変数がスカラーで $x$ １つ、出力変数もスカラーで $y$ １つのときに、 $x$ と $y$ の関係を一次式で表そうというものです。データセット $D={(x_1, y_1), (x_2, y_2), \cdots, (x_N, y_N)}$がある時に（ $x_i, y_i$
h1sao 2018/06/27
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東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]
新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開以下のようなサイトが無料公開されていました。学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。そ
h1sao 2018/01/31
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