iandprogram.net - このウェブサイトは販売用です！ - iandprogram リソースおよび情報
This webpage was generated by the domain owner using Sedo Domain Parking. Disclaimer: Sedo maintains no relationship with third party advertisers. Reference to any specific service or trade mark is not controlled by Sedo nor does it constitute or imply its association, endorsement or recommendation.
Neural Network + Tensorflow 入門講座
公開URL：https://arxiv.org/abs/2111.09543 出典：Pengcheng He, Jianfeng Gao, Weizhu Chen : DeBERTaV3: Improving DeBERTa using ELECTRA-Style Pre-Training with Gradient-Disentangled Embedding Sharing, arXiv: 2111.09543 (2021) 概要：本論文ではDeBERTaの事前学習手法をMasked Language Modeling(MLM)からELECTRAで提案されたReplaced Token Detection(RTD)に変更したDeBERTa V3を紹介する． また，ELECTRAにおけるGeneratorとDiscriminatorのEmbedding共有手法の問題点を分析し，その問題を
数式で書き下す Convolutional Neural Networks (CNN) - Yusuke Sugomori's Blog
CNNは画像認識の分野で驚異的な精度を誇るディープラーニングのアルゴリズムのひとつであるものの、ぱっと見がとても複雑な構造をしているため、実装するのも大変そうです。 実際、ネットや文献上で見られる多くのCNNの実装は、Theano (pythonのライブラリ)の自動微分機能を使っていたり、MATLABの組み込み関数を使っているものがほとんどです。 そのためか、きちんと forward propagation & backpropagation を数式で書き下している文献はないように思いました。（もちろん、楽に実装できるならばそれはそれで素晴らしいことです。） そこで、どうすれば CNN を実装するための数式を書き下せるのか、レイヤーごとに分けて導出していきたいと思います。 まず、CNN がどんな層に分解できるのかについて。これは、下記の３つで表せるでしょう。 Convolution Lay
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
