基礎知識 kNN(k-Nearest Neighbor method)とは?k近傍法を分かりやすく解説!!
ディープラーニング
ディープラーニングソフトマックス関数(softmax関数)とは?機械学習の視点で分かりやすく解説!!
この記事を読んで分かること ソフトマックス関数とは何か ソフトマックス関数の微分 ソフトマックス関数の実装方法 ソフトマックス関数とは ソフトマックス関数とは、 $$f_i(x)=\fra...
ディープラーニングLeaky ReLU関数とは?機械学習の視点で分かりやすく解説!!
この記事を読んで分かること Leaky ReLU関数とは何か Leaky ReLU関数の実装方法 Leaky ReLU関数の微分 Leaky ReLU関数とは Leaky ReLU関数とは、...
ディープラーニングAE(オートエンコーダ)とは?図解で分かりやすく解説!!
この記事を読んで分かること AE(オートエンコーダ)とは何か AE(オートエンコーダ)の仕組み AE(オートエンコーダ)の実装例(python) AE(オートエンコーダ)とは AE(オートエ...
ディープラーニングReLU関数(ランプ関数)とは?機械学習の視点で分かりやすく解説!!
この記事を読んで分かること ReLU関数とは何か ReLU関数の実装方法 ReLU関数の微分 ReLU関数とは ReLU関数とは、 $$f(x)=\begin{cases}x\qquad ...
ディープラーニング【情報理論】交差エントロピー(クロスエントロピー)とは?分かりやすく解説
この記事を読んで分かること 交差エントロピー(クロスエントロピー)とは何か 交差エントロピーの実装例(python) 交差エントロピー(クロスエントロピー)とは? 交差エントロピーとは、 2...
ディープラーニングtanh関数(双曲線正接関数)とは?機械学習の視点で分かりやすく解説!!
この記事を読んで分かること tanh関数とは何か tanh関数の実装方法 tanh関数の微分 tanh関数とは tanh関数(双曲線正接関数)とは、 $$tanh(x)=\frac{e^{...
ディープラーニングシグモイド関数とは?機械学習の視点で分かりやすく解説!!
この記事を読んで分かること シグモイド関数とは何か シグモイド関数の実装方法 シグモイド関数の微分 シグモイド関数とは シグモイド関数とは、 $$f(x)=\frac{1}{1+e^{-x...
ディープラーニングバイアス・バリアンスとは?図解で分かりやすく数式まで徹底解説!!
この記事を読んで分かること バイアス/バリアンスとは何か バイアス-バリアンス分解をする理由 バイアス-バリアンス分解がやっていること バイアス/バリアンスとは バイアス/バリアンスとは、 ...
ディープラーニング損失関数とは?具体例での計算つきで分かりやすく解説!!
この記事を読んで分かること 損失関数とは何か よく使われる損失関数とは 損失関数のpythonでの実装方法 損失関数とコスト関数の違い 損失関数とは 損失関数とは、 機械学習モデ...
ディープラーニングニューラルネットワークとは?分かりやすく図解で解説!!
この記事を読んで分かること ニューラルネットワークとは何か ニューラルネットワークの順伝播の計算 ニューラルネットワークと多層パーセプトロンの違い ニューラルネットワークとは ニューラルネットワ...