AdaGradが学習率のスケジューリングを上手く調整してくれる理由 - 理論編 - - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
深層学習を読んでいったときのメモ (1. 順伝播型ネットワーク) - Qiita
今回の内容 順伝播型ネットワーク 深層学習が成り立つ仕組み、問題に対するアプローチについて簡単に触れます。 はじめに 最近、深層学習について興味があって、理解した内容を書いていこうと思います。 今回の教科書は深層学習という本で勉強します。教科書を丸っきり一緒のことは書かないです。 この本の内容は大きく分けて以下のものがあります。 順伝播型ネットワーク 確率的勾配降下法 誤差逆伝播法 自己符号化器 畳込みニューラルネット 再帰型ニューラルネット ボルツマンマシン 順番にメモを書いていきます。今回は順伝播型ネットワークをメモを書きます。 1. 順伝播型ネットワーク 1.1 順伝播型ネットワークについて 順伝播型ネットワークとは、情報が入力側から出力側に一方向にのみ伝搬させていくネットワークのことです。 (他の文献では多層パーセプトロンともいうみたいです。) 下の図は入力が4個あって、出力も4個
確率的勾配降下法+α の話をしました - kisa12012の日記
先日PFIセミナーにて，「SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来」というタイトルで発表をしました！発表の機会を設定して頂いたPFIの皆様，ありがとうございます．スライドは以下になります． SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来 from Hidekazu Oiwa 確率的勾配降下法(SGD)はシンプルで大規模データから”そこそこの”解を得るには非常に有効なアルゴリズムです．一度自分で実装してSGDを回してみたことのある人も多いと思います． 一方で 結局ステップ幅の設定が大変 正規化とか前処理しないとそれほど上手く動いてくれない などなどSGDには欠点も多く，たくさんの人が使う際に苦しめられてきた現実もあるのではないでしょうか． 今回の発表では，SGDの欠点を克服するため，およびさらなる長所を加えるための，最新の+α拡張研究について紹介しました． 内容は， ステップ幅設定に今後悩まさ
実装ディープラーニング
はじパタLT資料です。ディープラーニングのライブラリの使い方が知りたい方は15ページからご覧ください。
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