ニューラルネットワークの理論（逆伝播）
こちらのコンテンツは最新の情報ではない可能性があります。無料で学べる最新のコンテンツは Python&機械学習入門コース や 脱ブラックボックスコース をぜひご利用ください。 ニューラルネットワークの数学（逆伝播） 本章では、前章で学んだ順伝播の計算、目的関数の知識から、どのようにニューラルネットワークではパラメータの更新を行うのかについて学びます。次章からの実装に移る前にニューラルネットワークの学習の一連の流れを理解することをゴールとします。 勾配降下法 それでは前章でお伝えした、ニューラルネットワークの計算の流れをアニメーションで確認しましょう。 パラメータの初期値をランダムに決定 順伝播の計算 : 予測値 yyy の算出 損失の計算 : 損失 L\mathcal LL の算出 勾配の計算 : 勾配の算出 パラメータの更新 : 勾配を用いて重みを更新 2 ~ 5 を繰り返し、最適なパラ
numpy for python によるニューラルネットワーク学習 - end0tknr's kipple - web写経開発
GitHub - oreilly-japan/deep-learning-from-scratch: 『ゼロから作る Deep Learning』(O'Reilly Japan, 2016) 「ゼロから作るDeep Learning ① (Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装)」 p.112～121 の写経です。 また、以下のキカガクのページも分かりやすいかと思います。 https://free.kikagaku.ai/tutorial/basic_of_deep_learning/learn/neural_network_basic_backward 目次 python 実行結果 python # coding: utf-8 import gzip import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os imp
機械学習素人が2か月半で機械学習を入門したことまとめ - あさのひとりごと
ちまたでは、機械学習がブームのようです。 が、、まったく時代についていけていません。 しかし、機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、 にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。 これでは、いけない。ということで 「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」 を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。 ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで！と決めています。 そもそも機械学習に興味関心があるわけではない やらなければならない他の仕事がある 家事育児が優先 なので、すこしでも無理すると続かないためです。 「AIで世界を変えられる！」 「人工知能で想像もできない未来が、、、」 みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで 逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょ
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