G検定

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【G検定】学習率

学習率の値は学習の進み方に大きな影響を与える。例えば、学習率が過度に小さいとコスト関数の高い局所的最適解から抜け出せなくなることがある。また、学習率が過度に大きいと、ネットワークの重みが発散することがある。学習率を学習が進むに連れて変化させ...
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ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは高い表現力を持つ反面、過学習をしやすいという性質を持つため、それを改善させる方法が多数考案されている。 例えば、学習の際に一部のノードを無効化するドロップアウト、一部の層の出力を正規化するバッチ正規化、データの...
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【G検定】リストワイズ法

リストワイズ除去 list-wise case deletion 欠損値があるデータの分析 Python+Pandasでリストワイズ削除とペアワイズ削除で欠損値に対処する話。 R 欠損値の対応(missing ...
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DistBelief

DistBeliefとは? 【論文シリーズ】Dist Beliefの仕組み Distbelief Large Scale Distributed Deep Networks 【TENSORFL...
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G検定(ジェネラリスト検定)に役立つ情報をまとめてみた

JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #3 学習のシラバス G検定(ディープラーニングと機械学習の検定)模擬テストと公式例題解説を無料公開中 数学0点の文系ノンITママがG検定に合格する...
AI

深層ボルツマンマシン

【かんたん解説付き】深層ボルツマンマシンをPythonでスクラッチ実装する①
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醜いアヒルの子の定理

醜いアヒルの子を含む n匹のアヒルがいるとする. このとき,醜いアヒルの子と普通のアヒルの子の類似性は,任意の二匹の普通のアヒルの子の間の類似性と同じになるという定理. n匹のアヒルの子を区別するために,K=log(n)個の二値の特徴...
AI

アンサンブル学習

【入門】アンサンブル学習の代表的な2つの手法とアルゴリズム 機械学習上級者は皆使ってる?!アンサンブル学習の仕組みと3つの種類について解説します アンサンブル学習 アンサンブル学習 複数の予測モデルを同時...
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GAN:敵対的生成ネットワークとは何か

GAN:敵対的生成ネットワークとは何か ~「教師なし学習」による画像生成 正解データを与えることなく特徴を学習する「教師なし学習」の一手法 GANについて概念から実装まで ~DCGANによるキルミーベイベー生成~ ...
AI

コスト関数

コスト関数とは? ニューラルネットワークは、ひとつひとつのニューロンが複数の入力と1つの出力を持っていて、入力に対する重み付けを行うために重み(weight)を持っていて、さらに出力をどうするか決めるために、1つのしきい値(bias)を持...
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