- 運営しているクリエイター
2021年11月の記事一覧
ラビット・チャレンジレポートおまとめ
10月からラビット・チャレンジを受講し、11/30！
レポートは全てクリアしました！
一通り提出が終わって思う事は、
「これだけではまだまだ合格には不十分！」
目の前の目標は最終テスト！！！！
とりあえずは、E資格をラビット・チャレンジで頑張っている皆様の参考になればと思いここにレポートをまとめておきます。
尚、レポートの提出項目は時期によって多分変わると思うのでご了承のほどよろしくお
深層学習4ｄａｙレポート
Section1:強化学習【解説】
強化学習の歴史：
強化学習の歴史強化学習について・冬の時代があったが、計算速度の進展により大規模な状態をもつ場合の、強化学習を可能としつつある。・関数近似法と、Q学習を組み合わせる手法の登場Q学習・行動価値関数を、行動する毎に更新することにより学習を進める方法関数近似法・価値関数や方策関数を関数近似する手法のこと
強化学習とは目的を与えられ、制限された「環
Ｅ資格【ラビット・チャレンジ】52日目/day4下書き。
本日は、ネットの調子が悪く帰宅してから全然学習動画を見れず。
とにかく、レポートｄａｙ4最後気を引き締めて頑張ります！
と言っても出したからと言って通過したからと言って、
Ｅ資格の問題が解けるかと聞かれたらＮｏ！なのです
ぜんぜん過去問見ても足元にも及ばない。
しかし、先に全体を見渡す＝レポート全提出
を行うと、塗り絵のふち塗をした感じになり、とにかく範囲内で学習を進めていき、分からな
深層学習3ｄａｙレポート
Section1：再帰型ニューラルネットワークの概念【解説】
1-1:RNN全体像
1RNNとは時系列データに対応可能な、ニューラルネットワーク。時系列データとは、時間的順序を追って一定間隔ごとに観察され、しかも相互に統計的依存関係が認められるようなデータの系。音声データ・テキストデータ...などが有る。
構造はニューラルネットワーク。ただ、Wが前の中間層からの重みも存在している。
このよ
Ｅ資格【ラビット・チャレンジ】50日目/深層学習レポート（仮)が全く進まなかった話！！
実習でコードを動かしてみよう！
てことで今まではうまく行っていたのですが今回は全然ダメでした
まずは、tensorflowのバージョンが新しいので動かなくてそれだけで
午後から潰れた感じですね💦
結果、
google colaboratoryで、バージョン下げるときは
!pip install tensorflow==1.15.0
これでやってみて
import tensorfl
Ｅ資格【ラビット・チャレンジ】49日目/深層学習レポート（仮
本日は急ぎ足で動画を見ながら、Section2から7まで解説のみレポート作成。
明日から早急に各それぞれの
【実装/演習】
【確認テスト/考察結果】
【関連/図書・問題・記事】
を仕上げていこうと思う。
Ｅ資格【ラビット・チャレンジ】48日目/再帰型ニューラルネットワークの概念のレポート（仮）
下記の通りレポートを進めたが、なんといってもぱっと見数式の理解が出来ない。こういうことに慣れるためにE資格に挑んでいるので全然問題は無いが、なんといっても初見の時の身構える感じをほんとに早く克服したいと思う。
尚、下記まとめたものの数式は全く意味が分からないので、ここは早急にかきだして、見やすいようにして、いつでも見れるようにしようという思いからまとめた。
続きのコードも出来るだけ詳しく説明文
深層学習2ｄａｙレポート
[内容]
今回は、ニューラルネットワークでのいくつかの注意点と、代表的なアルゴリズムの考え方を学ぶ。
Section1：勾配消失問題
【解説】
勾配消失問題とは、下位層に誤差逆伝搬法が進んでいく時に勾配がなだらかになり、更新がほとんど変わらない、最適化にならず収束しない現象のことである。
※横が学習回数、縦がtraining と test の正解率。本来は右のように学習を重ねれば正解率が上
深層学習1ｄａｙレポート
〚内容〛この回では主に、入力から出力し答え合わせをして、その誤差を確認。誤差を正解に近づけるためバイアスを調整する。バイアスを調整する為に誤差逆伝搬法を使ってバイアスを計算する流れ。
Section1：入力層〜中間層【解説】
入力層から中間層の構造、図にすると下記の通り
力層から中間層の構造、式にすると下記の通り
入力内容Xの例：猫、犬、猿等を分類する時、それを判断する為の材料がXとなる。
