VSCodeの仮想環境内でPythonインタープリタのバージョンを変更する方法

これがわからなくて昨日一日中ハマってた。知ってる人には常識かもしれないが備忘録代わりに書いておく。OSはWindows10。VSCodeのバージョンは1.67.1。対処方法結論から書くと作った仮想環境フォルダ内にpyvenv.cfgがあるの

ラビットチャレンジ 深層学習day4レポート 確認テスト

Section1～3は範囲内に確認テストがないため省略確認テストがないため省略Section4 応用技術Q.MobileNet 穴埋めDepthwise Convolitionはチャネル毎に空間方向へ畳み込む。すなわち、チャネル毎にDK×D

ラビットチャレンジ 深層学習day4レポート 実装演習

Section1～4は講義内に実装演習がないため割愛割愛Section5 TransformerSeq2Seq 実行ファイルは「lecture_chap1_exercise_public.ipynb」 Sequence-to-Seque

ラビットチャレンジ 深層学習day4レポート 要点まとめ

Section1  強化学習長期的に報酬を最大化できるように環境のなかで行動を選択できるエージェントを作ることを目標とする機械学習の一分野。行動の結果として与えられる利益(報酬)をもとに、行動を決定する原理を改善していく仕組み。教師あり学習

ラビットチャレンジ 深層学習day3レポート 確認テスト

Section0 深層学習全体像の復習Q. p11サイズ5×5の入力画像を、サイズ3×3のフィルタで畳み込んだ時の出力画像のサイズを答えよ。なおストライドは2、パディングは1とする。A.3×3Section1 再帰型ニューラルネットワークの

ラビットチャレンジ 深層学習day3レポート 要点まとめ

Section1 再帰型ニューラルネットワークの概念RNN（再帰型ニューラルネットワーク）の全体像RNN：時系列データに対応可能な、ニューラルネットワーク。時系列データ：時間的順序を追って一定間隔ごとに観察され，しかも相互に統計的依存関係が

ラビットチャレンジ 深層学習day3レポート 実装演習 その1

Section1 再帰型ニューラルネットワークの概念バイナリ加算 バイナリ加算2進数同士の足し算を行う。2進数の加算時の繰り上がりを学習させる。下位の数字を過去、上位の数字を未来とすることで時系列データとみなす 8桁同士の2進数の加算

ラビットチャレンジ 深層学習day2レポート 実装演習

Section1 勾配消失問題ニューラルネットワーククラス多層のニューラルネットワークを構築するクラスクラスを実行しただけなので出力は無し。勾配消失問題上記クラスを使用して勾配消失問題を確認する。条件 入力層のノード数784、隠れ層のノー

ラビットチャレンジ 深層学習day2レポート 確認テスト

Section1 勾配消失問題Q.連鎖律の原理を使い、dz/dxを求めよ。A.Q.シグモイド関数を微分した時、入力値が0の時に最大値をとる。その値として正しいものを選択肢から選べ。A.②0.25Q.重みの初期値に0を設定すると、どのような問

ラビットチャレンジ 深層学習day2レポート 要点まとめ

Section1 勾配消失問題誤差逆伝播法が下位層に進んでいくに連れて微分を繰り返すために、勾配がどんどん緩やかになっていく。そのため、勾配降下法による、更新では下位層のパラメータはほとんど変わらず、訓練は最適値に収束しなくなる。シグモイド

ラビットチャレンジ 深層学習day1レポート 実装演習

入力層～中間層順伝播（単層・単ユニット） 重み、バイアスともにランダムで生成 活性化関数はReLu関数出力結果*** 重み *** shape: (2,)*** バイアス *** 0.9312772127495758 shape: (

ラビットチャレンジ 深層学習day1レポート 確認テスト

Section0 ニューラルネットの全体像Q.ディープラーニングは、結局何をやろうとしているか2行以内で述べよ。また、次の中のどの値の最適化が最終目的か。全て選べ。（1分）①入力値 ②出力値③重み④バイアス⑤総入力 ⑥中間層入力⑦学習率A.

ラビットチャレンジ 深層学習day1レポート 要点まとめ

Section1 入力層～中間層 要点まとめ入力層何かしらの数字の集まりを入力するための層。\(\bf{x}\):入力するデータ\(\bf{W}\):重み。重要なものほど大きい値をとる\(\bf{b}\):バイアス。\(\bf{W}\)と\

ラビットチャレンジ 機械学習レポート

線形回帰モデル 要点まとめ回帰問題ある入力（離散or連続値)から出力（連続値）予測する問題・直線で予測 線形回帰・曲線で予測 非線形回帰回帰で扱うデータ入力（説明変数または特徴量）m次元のベクトル(m=1の場合はスカラ)$$x=(x_1,

ラビットチャレンジ 応用数学レポート3 情報理論

自己情報量 対数の底が2のとき、単位はビット(bit) 対数の底がeのとき、単位は(nat)$$ I(x) =  - \log(P(x))  =  \log(W(x)) $$シャノンエントロピー 自己情報量の期待値$$ H(x) =

ラビットチャレンジ 応用数学レポート2 統計学

集合ものの集まり要素a~gを持つ集合Sを次のように書く。$$ S = {a, b, c, d, e, f, g} $$要素aが集合Sに含まれている。$$ a ∈ S $$確率・統計に登場する「事象」は「集合」として取り扱うことができる。確率

ラビットチャレンジ 応用数学レポート1 線形代数

スカラー普通の数四則演算ができるベクトル大きさと向きを表すために開発されたといわれる矢印で図示される次のようにスカラーのセットで表される$$ \vec{a} = \left(\begin{array}{c} 1 \\ 2  \end{arr

JMOOCで無料でいつでもどこでも学ぶ gacco,スマートエスイー講座の紹介

始めにJMOOCというオンライン講座を知っていますか？大学レベルの講義を誰でも無料で受講することができます。無料ですよ、無料。素敵な響きですよね。アカウントを作って興味のある講義に受講登録すればその日のうちに学習を開始できます。今回はそんな

E資格とラビットチャレンジに挑戦！

発展著しいAIの中心的な技術としてディープラーニングがあります。今回、そのディープラーニング技術のエンジニア向けの資格であるJDLA E資格に挑戦することにしました。E資格とは試験を実施している日本ディープラーニング協会のウェブページを見る

ブログはじめました

このブログについてこのブログでは主にプログラミングやテック情報について発信していけたらなと思ってます。資格を取れたらその勉強法や合格記も書いていきたいです。その他、本の紹介や生活で役に立つこともまとめていきます。始めたきっかけディープラーニ