畳み込みニューラルネットワークの入門メモ
What's CNN 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）はディープラーニング領域で用いられるアルゴリズム（手法）の１つ。 元々は画像認識分野において使用するものをとして開発されたが、便利 …
CNNにおける標準化
CNNにおいても当然標準化は必要となるが、CNNで考えうる標準化は以下の４通りがある。 Batch Normalization 各チャンネルごとにバッチ内の全データで標準化する 最強。使えるならこれを使いたい バッチ数が十分で …
アンサンブル学習【Bagging Boosting】
アンサンブル学習とは 弱いモデルを組み合わせて性能をあげ、強いモデルを作ろうとする考え方。手法。 かなり広い概 …
im2colとは
高速に畳み込みを行うためのテクニックの１つ ２次元行列に変換する 画像はフィルタサイズごとに、フィルタはそのまま１列（column）に変換する …
マルチタスク学習
前提 入力するデータは同じだが、同時にいくつかの問題を解きたい（推論したい）場合がある これらを別の問題として …
ディープラーニングの正規化と正則化
正規化 一般に機械学習においては、前処理においてデータを扱いやすい（学習しやすい）形に整える事。 これをしないと …
転移学習とは
他の学習で使用したネットワークの上位の層（入力に近い層）を他の学習にも流用すること。 機械学習全体における概 …
SGD（確率的勾配降下法）の改善
SGD（確率的勾配降下法）の欠点を補う方法が色々と考案されている。 それらの内容を簡単にまとめるためのメモ。 SGD（確率的勾配降下法）とは …
ニューラルネットワークをフレームワーク無しで試す。
ゼロから作るディープラーニングの中で、ニューラルネットワークをフレームワーク無しで実装し 根本的な理解を …
勾配降下法とは
What's ニューラルネットワークの各ニューロンには、重み（データの重要度的な）が伝達される。 その重みのパラメータを適 …
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