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ニューラルネットワーク
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ニューラルネットワーク：特定のアーキテクチャに従って接続された多数のニューロンノードのネットワーク構造 - 脳の構造
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ニューラルネットワークの役割
- 分類
- パターン認識
- 連続値予測- 入力と出力の間のマッピング関係を確立する
生物学的ニューロン
人工ニューロン
各ニューロンは同様の構造を持つ独立したユニットであり、前の層からデータを受け取り、これらのデータの加重和を非線形作用関数に入力し、最後に非線形作用関数の出力を次の層に渡します。
活性化関数
デリバティブ
人工ニューラルネットワーク
「レイヤー」の共通理解
フィードフォワード ニューラル ネットワーク
フィードバックを持たない人工ニューラル ネットワークの一種で、有向非巡回グラフで表すことができます。
デルタ学習ルール
教師あり学習アルゴリズム。接続の重みは、ニューロンの実際の出力と期待される出力の差に応じて調整されます。
フィードフォワードニューラルネットワークの目的関数
勾配降下法
出力層の重み変更量
エラー方向伝播アルゴリズム
誤差伝播の反復公式
簡単な血圧計算例
確率的勾配降下法 (SGD)
ミニバッチ勾配降下法
典型的な機械学習の手順
機能が学習に及ぼす影響
ディープラーニングの特徴
ディープラーニングはニューラル ネットワーク モデルの拡張です。
「コネクショニズム」の盛衰
ディープラーニングとニューラルネットワークの違い
