今年も残り1/3となっている時がたつ速さを実感しているTTです。
ディープラーニングの目的
明示的なプログラムの代わりに多数の中間層をもつニューラルネットワークを用いて、入力力目的とする出力地に返還する数学モデルを構築すること
最適化の最終目的
重み、バイアス
事前に養子する情報
入力
訓練データ
パラメータ
重み
バイアス
活性化関数
中間総出力
総入力
出力
誤差関数
ニューラルネットワークでできること
回帰：連続する十数値を取る巻数の近似
結果予想
ランキング
線形回帰、回帰木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク
分類：性別や動物の種類など離散的な結果を予想するための分析
動物写真の判別
手書き文字認識
花の種類分類
ベイズ分類、ロジスティック回帰、決定機、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク
深層学習の実用例
自動売買、チャットボット、翻訳、音声解釈、以後、将棋AI
2021/9/30
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