新人エンジニアの勉強記録です。 資格試験対策や、Python, Ruby, Perl, MATLABなどのコーディング勉強に役立つ情報を提供していきます。
記事のカテゴリー ・情報技術系（基本情報、応用情報etc） ・資格試験（G検定、E資格、OSS-DBなど） ・プログラミング（Python, Perl, Ruby, MATLAB)
III 深層学習Day3 ここでは再帰的ニューラルネットワーク（RNN）について説明したのちに、RNNの問題点の解決策としてのLSTMおよびその改良であるGRUや双方向RNNについて述べる。その後、RNNを自然言語処理に応用したSeq2Se
III 深層学習Day3 ここでは再帰的ニューラルネットワーク（RNN）について説明したのちに、RNNの問題点の解決策としてのLSTMおよびその改良であるGRUや双方向RNNについて述べる。その後、RNNを自然言語処理に応用したSeq2Se
I 深層学習Day1 ニューラルネットワークとは様々な情報（入力）から内部（中間層）で重みとバイアスの調整を実施して最終的な結果（出力）を出すネットワークのことである。もう少し詳細を見てみるとある動物に対して、体長や耳の大きさ、足の長さなど
ここでは、機械学習（マシーンラーニング；ML）について整理する。目的は以下の2点である。①機械学習の基本的な手法を理解し実装する②機械学習モデリングの流れを理解機械学習ではアプリケーションにさせたいことを性能指標に関して経験から学習させる
1. 線形代数 機械学習・深層学習を行うにあたり、行列に関する知識は不可欠。実装の観点ではライブラリが充実しているため、全ての計算を追える能力がある必要はない。ただし、「新しいアイデアを実装したい」、「論文にはこのように記載されているけど、
1. 線形代数 機械学習・深層学習を行うにあたり、行列に関する知識は不可欠。実装の観点ではライブラリが充実しているため、全ての計算を追える能力がある必要はない。ただし、「新しいアイデアを実装したい」、「論文にはこのように記載されているけど、
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