深層学習入門 ~順伝播編~ - Qiita
対象者 深層学習シリーズの記事です。 前回の記事はこちらです。 ここでは順伝播について、まずはスカラでの理論を説明して、それから行列に拡張します。 前回記事で紹介したコードに追加していったり修正していく形となるので、まずは前回記事からコードを取ってきておいてくださいね〜 次回の記事はこちら 目次 スカラでの順伝播 スカラでの順伝播理論 スカラでの順伝播実装 行列での順伝播 行列での順伝播理論 行列での順伝播実装 __init__メソッドの実装 行列演算について 行列和 行列の要素積 行列積 転置 スカラでの順伝播 ここでは、スカラ(実数)での順伝播の理論と実装を説明します。といっても、だいたい基礎編で既に述べている通りです。 スカラでの順伝播理論 まずは理論ですね。 このニューロンモデルから見ていきます。 これを定式化すると$f(x) = \sigma(wx + b)$となることはここで述
【入門】強化学習 - Qiita
強化学習をざっと勉強した際のまとめです。 入門者の参考となれば幸いです。 強化学習とは 強化学習の位置付けはこのようになります。 【用語】 - 教師あり学習 - 教師データとして入力とその出力がある - 回帰や分類問題 - 教師なし学習 - 教師データがない - データの特徴を抽出したり、表現変換 強化学習では何をしていくかというと、 「将来の価値を最大化するような行動を学習」 していきます。 強化学習のモデル 強化学習の基本的な仕組みは次のようになっています。 以下の$t$は任意のステップを示します エージェント（意思決定者）: 意思決定と学習を行う主体 環境: エージェントが相互作用を行う対象 状態: 環境がエージェントの行動を反映した上で、エージェントに与える状況, $s_t$ 行動: $a_t$ 報酬: $r_t$ 方策: $π_t(s, a)$:確率分布で表される行動戦略。任意の
DeepLearningの歴史、学習方法について (E資格対策) - Qiita
まずディープラーニングがどのように発展していったのかお話しします。 第一次ニューラルネットワークブーム ある時、脳の神経細胞を仕組みを再現した人工ニューロンを作ります。 人工ニューロンとは上図のようなものを指します。 この複数の信号から1つの信号を出力するアルゴリズムをパーセプトロンと呼びます。 この人工ニューロンを2つ重ねるとが学習できるらしくブームが起こります。下図。 ですが世の中の多くを占めている非線形の問題が解けなく、ブームが終わります。 第二次ニューラルネットワークブーム 実は3層以上重ねるとどうやら非線形問題が解けることは知られていましたが、誰も実装まで手が付けられませんでした。 ところがある時、BackPropagationという方法が発見され、3層以上を重ねられました。 何層も重ねたものをニューラルネットワークと呼びます。 （アルゴリズムを多層パーセプトロンといいます。）
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
