G検定
【G検定】誤差逆伝播法

誤差逆伝播法 誤差逆伝播法は、ニューラルネットワークの重みを効率的に更新し、学習を促進するための手法です。この手法は、ネットワークの出力と正解ラベルとの誤差を利用して、ネットワーク全体を学習します。 まず、ニューラルネッ […]

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【G検定】勾配消失問題

勾配消失問題 勾配消失問題は、ディープラーニングやニューラルネットワークの学習において重要な問題の一つです。この問題は、ニューラルネットワークの層が深くなるにつれて、誤差逆伝播法による学習が進まなくなる現象を指します。具 […]

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【G検定】ニューラルネットワーク

ニューラルネットワーク ニューラルネットワークの基本概念ニューラルネットワークは、人間の脳内の神経細胞(ニューロン)のネットワークを模倣した計算モデルです。これらのネットワークは、ニューロンと呼ばれる基本的な要素が層を形 […]

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【G検定】正則化

正則化 正則化は、機械学習モデルの過学習を防ぐために使用されます。過学習とは、モデルが訓練データに対して過度に最適化されてしまう現象で、その結果として新しい、未知のデータに対する汎化性能が低下することを指します​​​​。 […]

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【G検定】過学習と未学習

過学習 過学習とは、ニューラルネットワークが訓練データに過剰に適合してしまい、未知のデータに対する汎用性が損なわれる現象です。これはモデルに偏りが発生している状態と解釈できます。過学習を防ぐためには、ドロップアウトや早期 […]

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