プログラミング

Python

VSCodeの仮想環境内でPythonインタープリタのバージョンを変更する方法

これがわからなくて昨日一日中ハマってた。知ってる人には常識かもしれないが備忘録代わりに書いておく。 OSはWindows10。 VSCodeのバージョンは1.67.1。 対処方法 結論から書くと作った仮想環境フォルダ内にpy...
プログラミング

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...
プログラミング

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,...
プログラミング

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...
プログラミング

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...
プログラミング

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。 ...
プログラミング

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...
プログラミング

ラビットチャレンジ 深層学習day1レポート 確認テスト

Section0 ニューラルネットの全体像 Q.ディープラーニングは、結局何をやろうとしているか2行以内で述べよ。また、次の中のどの値の最適化が最終目的か。全て選べ。(1分)①入力値 ②出力値③重み④バイアス⑤総入力 ⑥中間層入力⑦学...
プログラミング

ラビットチャレンジ 深層学習day1レポート 要点まとめ

Section1 入力層~中間層 要点まとめ 入力層 何かしらの数字の集まりを入力するための層。 \(\bf{x}\):入力するデータ \(\bf{W}\):重み。重要なものほど大きい値をとる \(\bf{b}\):バイア...
プログラミング

ラビットチャレンジ 機械学習レポート

線形回帰モデル 要点まとめ 回帰問題 ある入力(離散or連続値)から出力(連続値)予測する問題 ・直線で予測 線形回帰 ・曲線で予測 非線形回帰 回帰で扱うデータ 入力(説明変数または特徴量) m次元のベクトル(m=1の場...
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