E資格
【E資格まとめ】データ集合の拡張(Random Flip・Erase・Crop・Contrast・Brightness・Rotate, MixUp)

このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 データオーギュメンテーション 概要 データオーギュメンテーションとは、既存のデータを変換・操作し新たなデータを作成するプロセスのことを指します。 […]

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E資格
【E資格まとめ】パラメータノルムペナルティー(L1正則化とL2正則化)

このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 パラメータノルムペナルティー パラメータノルムペナルティは、機械学習のモデルで過学習(overfitting)を抑制するための一手法です。過学習 […]

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E資格
【E資格まとめ】VQ-VAE

このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 VQ-VAE VQ-VAEの概要 Vector Quantized-Variational AutoEncoder (VQ-VAE) は、ディー […]

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【E資格まとめ】VAE

このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 VAE オートエンコーダの概要 オートエンコーダとは、非監督学習の一種であり、入力データをエンコーダ部分で低次元に圧縮し(エンコード)、その圧縮 […]

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【E資格まとめ】DCGANとConditionnal GAN

このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 GANの概要 GAN GANは二つのネットワーク、生成ネットワーク(generator)と識別ネットワーク(discriminator)がありま […]

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