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#yの値を予想するAI
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。
〚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。