プログラミング

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ラビットチャレンジ 深層学習day4レポート 確認テスト

Section1~3は範囲内に確認テストがないため省略 確認テストがないため省略 Section4 応用技術 Q.MobileNet 穴埋め Depthwise Convolitionはチャネル毎に空間方向へ畳み込む。すなわ...
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ラビットチャレンジ 深層学習day4レポート 実装演習

Section1~4は講義内に実装演習がないため割愛 割愛 Section5 Transformer Seq2Seq 実行ファイルは「lecture_chap1_exercise_public.ipynb」 S...
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ラビットチャレンジ 深層学習day4レポート 要点まとめ

Section1  強化学習 長期的に報酬を最大化できるように環境のなかで行動を選択できるエージェントを作ることを目標とする機械学習の一分野。 行動の結果として与えられる利益(報酬)をもとに、行動を決定する原理を改善していく仕組み。...
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ラビットチャレンジ 深層学習day3レポート 確認テスト

Section0 深層学習全体像の復習 Q. p11 サイズ5×5の入力画像を、サイズ3×3のフィルタで畳み込んだ時の出力画像のサイズを答えよ。なおストライドは2、パディングは1とする。 A. 3×3 Section1...
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ラビットチャレンジ 深層学習day3レポート 要点まとめ

Section1 再帰型ニューラルネットワークの概念 RNN(再帰型ニューラルネットワーク)の全体像 RNN: 時系列データに対応可能な、ニューラルネットワーク。 時系列データ: 時間的順序を追って一定間隔ごとに観察され,...
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ラビットチャレンジ 深層学習day3レポート 実装演習 その1

Section1 再帰型ニューラルネットワークの概念 バイナリ加算 バイナリ加算 2進数同士の足し算を行う。 2進数の加算時の繰り上がりを学習させる。 下位の数字を過去、上位の数字を未来とすることで時系列データとみなす...
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ラビットチャレンジ 深層学習day2レポート 実装演習

Section1 勾配消失問題 ニューラルネットワーククラス 多層のニューラルネットワークを構築するクラス クラスを実行しただけなので出力は無し。 勾配消失問題 上記クラスを使用して勾配消失問題を確認する。 条件...
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ラビットチャレンジ 深層学習day2レポート 確認テスト

Section1 勾配消失問題 Q.連鎖律の原理を使い、dz/dxを求めよ。 A. Q.シグモイド関数を微分した時、入力値が0の時に最大値をとる。その値として正しいものを選択肢から選べ。 A. ...
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ラビットチャレンジ 深層学習day2レポート 要点まとめ

Section1 勾配消失問題 誤差逆伝播法が下位層に進んでいくに連れて微分を繰り返すために、勾配がどんどん緩やかになっていく。そのため、勾配降下法による、更新では下位層のパラメータはほとんど変わらず、訓練は最適値に収束しなくなる。 ...
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ラビットチャレンジ 深層学習day1レポート 実装演習

入力層~中間層 順伝播(単層・単ユニット) 重み、バイアスともにランダムで生成 活性化関数はReLu関数 出力結果 *** 重み *** shape: (2,) *** バイアス *** 0.931...
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