Deep Learning A-Z: Hands-On Artificial Neural Networks 2日目まとめ

公開日:2019-08-11
最終更新:2019-08-11

今日の内容

・ANNの動き方・学習方法
・Gradient Descent(最急降下法)
・Stochastic Gradient Descent(確率的勾配降下法)
・全体のANNの流れ

画像

DeepLerningの流れ

まずデータを集める、これが一番難しい

その後、モデルを作る

何回かのエポックに分けて
フォワードプロパゲーションをしてデータを流す
出てきたyと'yの誤差を計算して
微分を行い、その分重みを
バックプロパゲーションで修正する。

これを何回か繰り返してモデルを構築する。

確率的勾配降下法なら、Convexで無い形の目的関数に対応しやすく、速度が早い、ただ、毎回同じには絶対にならない

記事が少しでもいいなと思ったらクラップを送ってみよう!
0
+1
雑多まとめ

よく一緒に読まれている記事

0件のコメント

ブログ開設 or ログイン してコメントを送ってみよう
目次をみる

技術ブログをはじめよう

Qrunch(クランチ)は、ITエンジニアリングに携わる全ての人のための技術ブログプラットフォームです。

技術ブログを開設する

Qrunchでアウトプットをはじめよう

Qrunch(クランチ)は、ITエンジニアリングに携わる全ての人のための技術ブログプラットフォームです。

Markdownで書ける

ログ機能でアウトプットを加速

デザインのカスタマイズが可能

技術ブログ開設

ここから先はアカウント(ブログ)開設が必要です

英数字4文字以上
.qrunch.io
英数字6文字以上
ログインする