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【作成中】機械学習・ディープラーニングの勉強メモ

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この記事は、いなサラの勉強メモ用の記事になります。

 

本記事の目的

・学んだことを記事に書くことで、自分の頭の理解を整理する。

・時間経過後に、この記事を見直すことにより記憶を定着させる。

 

機械学習

機械学習

 

・機械学習:入力データを出力データに変換する写像(関数)を決める。非線形な変換をして扱いやすくすることも

 

ディープラーニング

深層学習

ディープラーニングの特徴

・ランダムに良さそうなパラメータを探す。

・数学的に最適なパラメータを算出できない。

・なんとなく特徴量が分かる→従来の機械学習

・直感で分かるが数学的には?→ディープラーニング

 

データ準備

・ディープラーニングのデータ準備においても、データのラベル付け(正解)が必要。それを訓練データとテストデータに分ける。

 

活性化関数

・非線形な活性化関数を使うことで、表現が広がる。

・活性化関数自体にはパラメータはない。学習には関係しない。

・ReLUの派生形は4つある。 -0.01の傾き、パラメータの傾き、絶対値、指数関数

 

出力ユニット

・出力を何か確率的な値にしたいときは、順伝播してきた値をインプットに確率分布にすることがある。

・線形ユニット:ガウス出力分布

・シグモイドユニット:ベルヌーイ分布

・ソフトマックスユニット:マルチヌーイ分布

 

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