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機械学習Kerasを用いたニューラルネットワークで分類モデルを作成してみた
purin_it 以下のように、損失(誤差)関数で「交差エントロピー誤差」を利用し、活性化関数に「ReLU関数」「ソフトマックス関数」を利用した分類モデル …
機械学習交差エントロピー誤差とそれを利用した微分を計算してみた
purin_it 入力値を\(y=(y_1,y_2,\ldots,y_K)\)、正解値を\(t=(t_1,t_2,\ldots,t_K)\)とした場合、以 …
機械学習ソフトマックス関数とその微分を計算してみた
purin_it 以下の式で表現される関数をソフトマックス関数といい、ディープラーニングの活性化関数の1つとして利用される。 \[ \begin{eqnarray} f_i(x) = \d …
機械学習Kerasを用いたニューラルネットワークの処理速度を改善してみた
purin_it ニューラルネットワークの構造や活性化関数、損失(誤差)関数、最適化関数を変えることで、正答率や処理速度を向上させることができる。 …
機械学習ReLU関数とその微分をグラフ化してみた
purin_it 以下の式で表現される関数をReLU関数といい、ディープラーニングの活性化関数の1つとして利用される。 \[ \begin{eqnarray} f(x) = \left\{ …
機械学習ニューラルネットワークにKerasを利用してみた
purin_it これまでは、ニューラルネットワークを自前で作成していたが、TensorflowやKeras、PyTorchといった、深層学習のフレームワ …
機械学習ニューラルネットワークで行列の積を利用してみた
purin_it ニューラルネットワークのフォワードプロパゲーションやバックプロパゲーションで、行列の積を利用すると、計算をシンプルにできる。 今回 …
機械学習ニューラルネットワークで活性化関数にtanh関数を利用してみた
purin_it これまでは、ニューラルネットワークの活性化関数にシグモイド関数を利用してきたが、偏微分の計算ができれば、活性化関数にシグモイド関数以外も …
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