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備忘録_ニューラルネットワークの学習

ニューラルネットワークの学習の手順(確率的勾配法(SGD)) 確率的とは、「確率的に無造作に選び出した」という意味である。 ステップ1 ミニバッチ 訓練データの中からランダムに一部のデータを選び出す。その選ばれたデータをミニバッチと言い、ここでは、そのミニバッチの損失関数の値を減らすことを目的とする。 ステップ2 勾配の算出 ミニバッチの損失関数を減らすために、各重みパラメータの勾配を求める。勾配 […]

WordPressのDBをRDSに変えてみた

EC2の容量が一杯に! エラーメッセージ出力 先日、あることをしたくてgoをインストールしていたところ、下記のようなメッセージが出力されました。 スペースがない。正直、言ってもそんなに使っていないつもりでしたので正直驚きましたね。とはいえ、現在EC2はEBSの10GiBのみで動いていたのでいづれこの日はくると思ってました。 どのくらい容量使っているのか確認 全体のディスク容量を確認します。今回対象 […]

備忘録_勾配

すべての変数の偏微分をベクトルとして纏めたものを勾配という。 Pythonで実装すると・・・ np.zeros_like(x) xと同じ形状の配列で、その要素が全て0の配列 今回の例で使用する関数     Pythonで実装した場合 (3, 4)、(0, 2)、(3, 0)での勾配 ※実際は[6.00000000000378, 7.999999999999119]という値が得ら […]

備忘録_数値微分

微分 微分とはある瞬間の変化の量を表したものである 数式で表すと・・・     のについてのに対する(微分)を表す記号 「小さな変化」であるhを限りなく0に近づけるという意味 導関数と微分|数学|苦手解決Q&A|進研ゼミ高校講座|ベネッセコーポレーションにわかりやすく書いてあります。 そのままPythonで実装すると・・・ x 関数fへの引数 h できる限り小さな値 1 […]

備忘録_損失関数

損失関数を手掛かりにニューラルネットワークの最適なパラメータを探索する 任意の関数を用いることができるが、一般的には2乗和誤差や交差エントロビー誤差などを用いる 性能の”悪さ”を示す指標 教師データに対してどれだけ適合していないか、どれだけ一致していないかを表す 2乗和誤差 数式で表すと・・・     ・・・ニューラルネットワークの出力 ・・・教師データ ・・・データの次元数 […]

備忘録_データから学習する

「学習」とは訓練データから最適な重みパラメータの値を自動で獲得することである。損失関数を基準として、その値が最も小さくなる重みパラメータを探し出すということが学習の目的である。 ニューラルネットワークの特徴はデータから学習できる点にある。データから学習するとは、重みパラメータの値をデータから自動で決定できるということである。 データ駆動 データから答えを探し、データからパターンを見つけ、データから […]

備忘録_手書き数字認識

MNIST 手書き数字の画像セット 機械学習の分野で最も有名なデータセット 0から9までの数字画像から構成 訓練画像 60,000枚 テスト画像 10,000枚 訓練画像を使って学習を行い、学習したモデルでテスト画像に対してどれだけ正しく分類できるかを計測する 28×28のグレースケール画像(1チャンネル) 各ピクセルは0から255までの値を取る それぞれの画像データに対して対応するラベルが与えら […]

備忘録_出力層の設計

ニューラルネットワークは、分類問題と回帰問題の両方に用いることができる。ただし、分類問題と回帰問題のどちらに用いるかで、出力層の活性化関数を変更する必要がある。一般的に、回帰問題では恒等関数を分類問題ではソフトマックス関数を使う。 分類問題 データがどのクラスに属するかという問題。 例としては人の写った画像から男性か女性かを分類する問題。 回帰問題 ある入力データから、(連続的な)数値の予測を行う […]

備忘録_3層のニューラルネットワーク

各層における信号伝達の実装 入力層から第1層目への信号の伝達 ①はバイアスニューロンである。 上記の記号の意味は下記のとおりである。 を数式で表現     行列の積を用いて表現     、、、は下記のとおり     Numpyの多次元配列を使用して行列の積を計算 ※ここでは、入力信号、重み、バイアスは適当な値に設定している 第1層目の活性 […]

備忘録_Python_Numpyの多次元配列

多次元配列 多次元配列とは、簡単に言うと「数字の集合」である。数字が1列に並んだものや長方形状に並べたもの、3次元に並べたものやN次元状にならべたものを多次元配列をいう。 1次元配列  np.ndim() 配列の次元数取得 インスタンス変数shape 配列の形状取得 2次元配列 「3×2の配列」を作成。3×2の配列とは、最初の次元に3つの要素があり、次の次元に2つの要素があるという意味である。 2 […]

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