2017-01-01から1ヶ月間の記事一覧
# Deep Learning 5逆誤差伝搬法の数学的お勉強高卒でもわかる機械学習 (5) 誤差逆伝播法 その1 | 頭の中に思い浮かべた時には前回見たスライドはスライド48のあたりがイマイチ分からなかったので上記で読み直し さらに分かりやすいです逆誤差伝搬法は計算量…
個人で作っているWebサービスのサービス名（ロゴではなく文字のみ）の商標登録出願をやってみた結論から言うと出願自体はすごく簡単。やりかたをざっくり書くと 1. 特許庁の商標登録出願のpdfを熟読 http://www.jpo.go.jp/shiryou/kijun/kijun2/pdf/syutugan…
# Deep Learning 4誤差逆伝搬法の勉強前の章で実装した損失関数の勾配の微分計算はとてつもない時間が掛かるのでそれを早くしましょうっていう話。計算グラフで説明するとの事だったので概要を理解したく以下のスライドを読んでみた 脳裏に焼き付けて二度と…
Deep Learning 勉強 3 勾配法 前回勉強した損失関数は訓練データが如何にテストデータ（正解）に近づいたかを示す関数で、2乗和誤差や交差エントロピー誤差などは0に近いほどテストデータに近いと定義されている。最終的な目標は認識精度を上げる事なので、3…
Deep Learning 勉強 2 損失関数 訓練データがテストデータのに如何に近づいたかを図るための関数 損失関数の結果が0に近いほど正解に近い。 損失関数には以下の二つがあるらしい 2乗和誤差： 交差エントロピー誤差： 4.2 損失関数の交差エントロピー誤差 cro…
Deep Learningの勉強 今日からO'REILLYの「ゼロから作る Deep Learning」を読み始めます。ブラックボックスは極力使わずにゼロから積み上げるコンセプトが気に入りました。 python 3系のインストール 本で使用しているpythonのversionは3系で、手持ちのmacbo…
