深層学習-RNN
深層学習-RNN RNN LSTM GRU 双方向RNN Seq2Seq HRED Word2Vec Attention Mechanism 確認テスト RNN RNNは時系列データに対応可能な...
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深層学習-NN
深層学習-NN 入力層〜中間層 活性化関数 出力層 勾配降下法 誤差逆伝播法 確認テスト 深層学習 深層学習の目的は、明示的なプログラムの代わりに、多数の中間層を持つニューラルネットワークを用い...
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深層学習-CNN
深層学習-CNN 連鎖率の復習 勾配消失問題 学習率最適化手法 過学習 畳み込みニューラルネットワークの概念 最新のCNN 連鎖率（確認テスト） 連鎖率の原理を使い、dz/dxを求めよ。 z =...
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深層学習 - 強化学習
深層学習 強化学習 AlphaGo 分散深層学習 データ並列化 モデル並列化 量子化 蒸留 プルーニング MobileNet DenseNet BatchNorm LayerNorm WaveN...
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サポートベクターマシン
サポートベクターマシン（SVM） 「マージン最大化」と呼ばれる考えに基づき、主に２値の分類問題に使われる。また、計算コストが比較的大きいので、中小規模のデータセットで使われる。 マージン最大化 ...
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アルゴリズム
アルゴリズム k近傍法 k-means k近傍法 k近傍法は機械学習アルゴリズムの一つであり、分類問題を解くための教師あり学習である。 訓練データ生成 %matplotlib inline im...
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主成分分析
主成分分析 主成分分析は、多変量データの持つ構造をより小数個の指標に圧縮する手法である。少数変数を利用した分析や２・３次元の場合の可視化が実現可能である。主成分分析は、変量の個数を減らすことに伴...
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ロジスティック回帰モデル
ロジスティック回帰モデル シグモイド関数 最尤推定 勾配降下法 再現率(recall) 適合率(precision) F値 ロジスティック回帰モデルとは、分類問題を解くための教師あり学習であり機...
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機械学習 「非線形回帰モデル」
非線形回帰モデル 非線形回帰モデル 基底展開法 基底関数（多項式関数、ガウス基底関数、２次元ガウス基底関数） 未学習と過学習 正則化法（罰則化法） 汎化性能 ホールドアウト法 クロスバリデーショ...
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機械学習 「線形回帰モデル」
線形回帰モデル 線形回帰モデル 線形結合 データの分割 単回帰モデル 重回帰モデル 平均二乗誤差 最小二乗法 最尤法 線形回帰モデル 線形回帰モデルは、説明変数Xから目的変数Yを予測するためのモ...
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応用数学 「情報理論」
３章 情報理論 情報理論と情報科学 情報理論 情報科学 情報量 情報量の性質 自己情報量 シャノンエントロピー カルバック・ライブラー・ダイバージェンス（D-KL） 交差エントロピー 情報理論と...
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応用数学「確率・統計」
第2章 確率・統計 確率とは 頻度確率とベイズ確率 条件付き確立と同時確立 確率で使う値・概念 確率変数 期待値 分散と共分散 標準偏差 様々な確率分布 ベルヌーイ分布 マルチヌーイ（多項）分布...
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応用数学「線形代数」
応用数学 （１章： 線形代数） 行列 単位行列 逆行列 固有値・固有ベクトル 固有値分解 特異値分解 上記の６項目を元に線形代数の理解に努める。 行列 スカラーを表にしたものであり、ベクトルを並...
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