IT関連の製品・サービス・ビジネスなどの動向を追っかけながら感想を書きますいつもお世話になっております。 ご報告です。 本日よりヤフー株式会社に入社しました。 R&D統轄本部というところで開発チームのマネジメントを行うことになります。 まだオフィスで目的の部署にたどり着けず迷子になってしまう借りてきた猫のような状態です。 10年以上も外から見てきて中身を知りたかったこともあり、非常に新鮮です。これまでやってきた業態とほぼ同じなだけに、初日だけでもいろい・・・
We are sorry, but the site you are looking for no longer exists Wikispaces was founded in 2005 and has since been used by educators, companies and individuals across the globe. Unfortunately, the time has come where we have had to make the difficult business decision to end the Wikispaces service. We first announced the site closure in January 2018, through a site-wide banner that appeared to all
ソースコード ソースコード 内容 劣勾配法の解説は,以下のブログ記事が詳しいです. 劣微分を用いた最適化手法について(3) | Preferred Research こちらでも劣勾配法について簡単に説明したいと思います. 多クラス分類問題を解く場合,ヒンジ損失関数は以下の式で定義することが出来ます. ここで,が現在の重みベクトル,が入力ベクトル,が正解ラベルです. ヒンジ損失関数では,正解ラベルのスコアと不正解ラベルのうち一番高いスコアとの差が重要な役割を果たします. このように定義したヒンジ損失関数を用いて,劣勾配法はデータが1つ与えられるたびに以下の更新式に従い重みベクトルを更新します. ここで,は,毎回の更新時にどの程度重みベクトルを動かすかを調節するステップ幅です. 多くの場合,ステップ幅はとなる値を用います.[Zinkevich, 2003] 以上が劣勾配法(ヒンジ損失関数)のア
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