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強化学習とは?

強化学習とは? 強化学習では,行動を学習する観測者と観測者が行動を加える対象である環境を考え,行動に応じて環境は観測者に状態と報酬を返す.行動と状態/報酬の獲得を繰り返し,最も多くの報酬をもらえるような方策を得ることが強化学習の目的である...
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生成モデル(generative model)とは?

生成モデル(generative model)とは 生成モデル(generative model)とは,訓練データからそのデータの特徴を学習し,類似したデータを生成することができるモデルである.ディープニューラルネットの生成モデル(gen...
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【AI実装検定】AIドルと学ぶ「超AI入門講座」#2 順伝播の計算入門

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ディープラーニングを含めて機械学習において精度の高い学習をするために

ディープラーニングを含めて機械学習において精度の高い学習をするために ディープラーニングを含めて機械学習において精度の高い学習をするためには,観測データの適切な前処理が必須である.異なるスケールの特徴量を同時に扱えるようにするために,平均...
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ディープニューラルネットワーク(DNN)とは?

ディープニューラルネットワーク(DNN) ディープニューラルネットワーク(DNN)の学習の目的は出力関数を最小化することであり,この最適化のために勾配降下法が利用される.しかし,勾配降下法にはパラメータの勾配を数値的に求めると計算量が膨大...
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醜いアヒルの子の定理とノーフリーランチ定理

機械学習の分野において有名な二つの定理について扱う.醜いアヒルの子の定理は,認知できる全ての客観的な特徴に基づくと全ての対象は同程度に類似している,つまり特徴を選択しなければ表現の類似度に基づく分類は不可能であることを示している.ノーフリー...
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RNN(Recurrent Neural Network)

RNN は時間依存の情報が含まれる系列データの処理に長けているニューラルネットワークである. 回帰型ニューラルネットワーク(英: Recurrent neural network、リカレントニューラルネットワーク、略称: RNN)は、...
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自己符号化器とは?

自己符号化器(auto encoder) とは 自己符号化器(auto encoder) とは,入力を訓練データとして使い,データをよく表す特徴を獲得するニューラルネットワークです. 教師データを使わない教師なし学習に分類され,ニューラ...
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ハイパーパラメータ

ニューラルネットワークには隠れ層の数、活性化関数、学習率などの多くのハイパーパラメータが存在し,これらの値が精度に大きな影響を与える.ハイパーパラメータのチューニング方法としては,パラメータの候補値を指定し,それらの組み合わせを調べるグリッ...
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“数学にはどんな研究分野がある?数学の世界地図を一枚に描いて紹介してみた!” を YouTube で見る

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