#author("2019-01-18T06:01:03+00:00","","")
* ディープラーニング入門 [#h10df570]
#setlinebreak(on);
#TODO
#contents
-- 関連
--- [[TensorFlow入門]]
--- [[Chainer入門]]
--- [[PyTorch入門]]
--- [[pandas入門]]
--- [[numpy入門]]
** ニューラルネットワークとCNNとRNN [#web870fb]
#html(<div style="padding-left:10px">)
ニューラルネットワーク
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）
RNN（リカレントニューラルネットワーク）
※時系列データの予測
LSTM
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** 教師あり学習と教師なし学習 [#ca28c614]
#html(<div style="padding-left:10px">)
#TODO
#html(</div>)
** 訓練データとテストデータについて [#ja0b80cc]
#html(<div style="padding-left:10px">)
#TODO
#html(</div>)
** 学習方法 [#k7a006b1]
#html(<div style="padding-left:10px">)
| 学習方法 | 説明 |h
| バッチ学習 | データ全部を使用する |
| ミニバッチ学習 | 一部を使用する |
| オンライン学習 | データを1つずつ使用する |
#html(</div>)
** ディープラーニングの実施手順 [#w17a3379]
#html(<div style="padding-left:10px">)
- データセット(学習データ、テストデータ)の作成
- ニューラルネットワークの定義
- 損失(誤差)関数と最適化手法の定義
- 学習と推論の実行
- 評価
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