保護中: ニューラルネットワークでの数学的要素(2)確率的勾配降下法と誤差逆伝搬法

コメント

1. 人工知能技術、機械学習技術のブレークスルーの一つである深層学習 | Deus Ex Machina より:

   2021年10月29日 4:48 AM

   […] ニューラルネットワークでの数学的要素(2) 確率的勾配降下法と誤差逆伝搬法 […]

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2. プログラミング言語Pyhtonに関する概要 | Deus Ex Machina より:

   2021年10月29日 4:49 AM

   […] ニューラルネットワークでの数学的要素(2) 確率的勾配降下法と誤差逆伝搬法 […]

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3. 深層学習を実装するためのPyhtonプラットフォームKeras | Deus Ex Machina より:

   2021年10月31日 4:45 AM

   […] 深層学習を行うための「PythonとKerasによるディープラーニング」より。前回はテンソル操作に続き、それらを使った最適化について述べた。今回はニューラルネットワークの入門としてKerasの使い方の概要について述べる。 […]

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4. 深層学習を行う基盤としてのNumpy等を用いたテンソル操作と数学 | Deus Ex Machina より:

   2021年11月28日 3:19 PM

   […] 次回は最適化の手法である確率的勾配降下法と誤差逆伝播法について述べる。 […]

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