勾配消失問題 | AI研究所
勾配消失問題とは勾配消失問題とは、機械学習手法のひとつであるニューラルネットワークの設計において、勾配が消失することで学習が進まなくなる技術的な問題のことです。 ニューラルネットワークによる学習を行う際、最もシンプルなモデルである単純パーセプトロンでは、線形分離可能な問題しか学習できませんでした。 したがって、非線形分離が必要となる問題では、パーセプトロンを多層化する必要があります。 多層化する場合に新たに問題になるのは、予測値と実際の値の差分である誤差を最小化する、いわゆる最適化問題が複雑化することです。 多層ニューラルネットワークの最適化問題を解くためには、1986年に登場した誤差逆伝播（バックプロパゲーション）法が用いられます。 誤差逆伝播法では、誤差の最小化に使用される勾配降下法の一種である、確率的勾配降下法を用います。 誤差を出力層から入力層に向かって逆向きに伝播しながら勾配を計
Keras(+Tensorflow)でMNISTしてみる - Qiita
以前に、私的TensorFlow入門でも書いたんだけれど、MNISTをまたTensorFlowで書いてみる。今度は、Kerasを使ってみる。 多階層のニューラルネットでmodelを作成しようとすると、TensorFlowでは層を追加していくのってどうやってやるの？とか、直観的に分かりづらいんだけれど、Kerasはそのあたりを上手くやってくれてる感じ。 Keras(とTensorFlow)のインストール kerasやtensorflowのインストールごとき、特に解説する必要もない気がするけれど、一応。
鞍点 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "鞍点" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2023年8月） 関数 の鞍点 鞍点（あんてん、英: saddle point）は、多変数実関数の変域の中で、ある方向で見れば極大値だが別の方向で見れば極小値となる点である。 鞍部点、峠点とも言う。微分可能な関数については極値を取らない停留点とも言う。 定義[編集] 点 が 多変数実関数 の鞍点であるとは、零ベクトルでないある2つのベクトル と に対し、 関数 が で極大となる。 関数 が で極小となる。 が成り立つということである。 極大・極小の定義に、等号を認めるか認めないかで広義
最適化 - Keras Documentation
オプティマイザ（最適化アルゴリズム）の利用方法 オプティマイザ（最適化アルゴリズム）はモデルをコンパイルする際に必要となるパラメータの1つです: from keras import optimizers model = Sequential() model.add(Dense(64, kernel_initializer='uniform', input_shape=(10,))) model.add(Activation('tanh')) model.add(Activation('softmax')) sgd = optimizers.SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd) 上記の例のように，オプティマイザの
How do I run git log to see changes only for a specific branch?
I have a local branch tracking the remote/master branch. After running git-pull and git-log, the log will show all commits in the remote tracking branch as well as the current branch. However, because there were so many changes made to the remote branch, I need to see just the commits made to the current local branch. What would be the Git command to use to only show commits for a specific branch?
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Git reflog a specific branch?
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