#author("2019-01-22T06:47:48+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]] #html(<style>.lh15 * { line-height: 1.5 !important;}</style>) ** ニューラルネットワークとCNNとRNN [#web870fb] #html(<div class="lh15" style="padding-left:10px;">) ニューラルネットワークは、脳機能に見られるいくつかの特性に類似した数理的モデル。(人間の判断に似せたアルゴリズム) 大まかに言うと、コンピュータで物体を識別するために使われている画像認識の手法である「CNN(畳み込みニューラルネットワーク)」と 言語パターンの解析に使われる数学エンジンである「RNN(リカレントニューラルネットワーク)」とに分けられる。 また、人間の脳のように「忘れる」という概念も含ませた「LSTM(Long Short-Term Memory)」というニューラルネットワークも存在する。 #html(</div>) ** 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 #html(</div>)