NN共通

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第2回)では、活性化関数の要求仕様について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。

前回検討の補足

第3要件:活性化区間における傾きが1である ...

NN共通

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第1回)では、ReLU関数の概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。

今回(第2回)は、活性化関数の要求仕様について、ReLUを ...

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はぐれ弁理士 PA Tora-O です。今回のテーマとして、ディープラーニングで頻出のReLU関数を題材に取り上げていきます。

背景

例えば、教師あり学習では、出力値と教示値の差分の関数である損失関数(あるいは、学習誤差)が ...

NN共通

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第3回)では、ドロップアウトに関するクレーム骨子について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。

前回に提案したクレーム骨子を活かそうとする ...

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はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第2回)では、ドロップアウトの実施例について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。

今回(第3回)は、ドロップアウトに関するクレーム骨子を ...

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はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第1回)は、ドロップアウトの概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。

今回(第2回)は、ドロップアウトの実施例を具体的に検討した ...

NN共通

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。 今回のテーマとして、ディープラーニングで頻出のドロップアウトを題材に取り上げていきます。

背景

機械学習の1つの類型として、入力値と教示値(正解値)からなる訓練データを与えて学習を行 ...