エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
勾配法の仕組みをわかりやすく解説 |AVILEN
ニューラルネットワークで認識精度を高めるためには、適切な重みを設定することが重要です。 このページ... ニューラルネットワークで認識精度を高めるためには、適切な重みを設定することが重要です。 このページでは、適切な重みを求めるために用いる「勾配法」というアルゴリズムを解説します。 勾配法とはニューラルネットワークの精度を高めるには、損失関数を最小(予測誤差を最小)にする「最適な重み」を見つける必要があります。 重みの探索には勾配法を用いるのが一般的です。 配法は最小値や最大値を求めるためのアルゴリズムで、解析的に解くことが困難な問題に用いられます。「解析的に解けない」とは、ある関数に対してうまく微分ができない状態を指します。 勾配法の仕組み勾配法は、関数f(x) f(x) f(x)を最小にするx x xの値、関数g(x,y,z) g(x,y,z) g(x,y,z)を最小にするx,y,z x, y, z x,y,zの値の組み合わせといったように、関数を最小にするような変数の値を求めます。 勾配