ディープラーニング (深層学習)
ディープラーニングの仕組み ディープラーニング モデルは、ニューラル ネットワーク アーキテクチャに基づいています。人間の脳にヒントを得たニューラル ネットワークは、層構造内で相互接続されたノード、すなわちニューロンで構成されており、これらのニューロンが入力を望ましい出力に関連付けます。ニューラル ネットワークの入力層と出力層の間のニューロンは、隠れ層と呼ばれています。「ディープ」という言葉は通常、ニューラル ネットワーク内の隠れ層の数を指しています。ディープラーニング モデルは、数百または数千にもなる隠れ層を持つ場合があります。 ディープラーニング モデルでは、大規模な一連のラベルデータを使用して学習が行われ、手動での特徴抽出を必要とせずにデータから特徴量を直接学習できる場合が多くあります。1958 年に初めて理論化された人工ニューラル ネットワークですが、ディープラーニングには高い計算
MathWorks 日本 - MATLAB - The Language Of Technical Computing
MATLAB は思考や作業プロセスに合うように設計されています。 MATLAB は、反復的に実施する分析や設計プロセスに適したデスクトップ環境、そして行列と配列の数学を直接表現するプログラミング言語が 1 つに組み合わさっています。 各分野の専門家による製品開発 MATLAB ツールボックスは各分野の専門家により開発され、厳密なテストを経ており、仕様はドキュメンテーションに詳細にまとめられています。 対話型アプリ MATLAB アプリを使用することで、異なるアルゴリズムが特定のデータを使用してどのように動作するかを確認できます。望ましい結果が得られるまで作業を繰り返し、その後 MATLAB プログラムを自動的に生成して作業の再現や自動化が可能です。 スケーラビリティ わずかなコード変更で、クラスター、GPU、またはクラウドでの実行まで分析を拡張できます。コードを書き直したり、ビッグデータ
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