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ディープラーニングに挑戦するよ

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最近はやりのAI(ディープラーニング)のプログラミングに挑戦するお話です。ディープラーニングの理論だけでなく、ソースコードも併記して少しでもわかりやすく努めてます。応援よろしくお…
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えい夫＠データサイエンスファン

第32話 地味だけど利く ディープラーニングを成功させる小技8選

ディープラーニングとは、多層化したニューラルネットワークによる学習を指しますが、多層化することに伴い様々な問題が発生すること前回勉強しました。(詳細はこちらからどうぞ) 今回はそれらの問題点に対する対策を学習します。 問題点と対策をまとめると下表のようになります。 今回はこれらの対策について、1つずつ学習していきます。 ぶっちゃけ対策自体は地味です。(個人的にはドロップアウト以外は地味) 地味ですが、問題を解決するのには効果があります。 ディープラーニングの問題点を克服す

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第31話 ディープラーニングの問題点

ディープラーニングの勉強を始めて苦節3ヶ月ちょい、やっとディープラーニングを勉強するための下地が整いました！ 長く苦しい道のりでした。 未知のコンピュータ言語Phython、退屈な数学を乗り越えついにここまでやってきました。 ここまで頑張れたのも、こんなマニアックな記事を読んでくださる方がいるからです。 いつもありがとうございます。 さてこれからディープラーニングを本格的に学んでいくわけですが、今回の学習内容はディープラーニングの代表的な問題についてです。 それでは学習

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第30話 実装！分類問題バックプロゲーション

新型コロナウイルス対応で会社の勤務時間が変わって、なかなか時間を取るのが難しくなってきましたが頑張っています！ 今回は分類問題のバックプロゲーションの実装です。(バックプロゲーション＝自動学習アルゴリズム) ネットワークにx,y座標を入力し、sinカーブを境界線として領域をA,Bに分類する例をやってみます。 結論から言ってしまうとめっちゃキレイに分類してくれます、自動で！バックプロゲーション半端ないです。 ちなみに回帰問題のバックプロゲーション実装はコチラ→第28話、29

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