質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.50%
Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Q&A

0回答

179閲覧

いったいどうやってdeep問題を解決されたの?

oookabe

総合スコア126

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

0グッド

0クリップ

投稿2017/11/16 01:53

編集2022/01/12 10:55

【質問の背景】
NN(BPマシン)の自体は数十年前にすでに存在しました。
層数が多いほど、認識は向上することも前から知られていました。
ただ、隠れ層の数が数枚でも、BPで認識エラーをうまく伝達できない[注1]という事情があって、なかなか実用化できませんでした。

[注1] 前の層へのエラーfeedback値は衰弱して0になるか、発散してしまう。

【質問】
じゃー、現在deep layersにおいて、どうやって前記問題(BPで認識エラーをうまく伝達できない)が解決されたのでしょうか。

1.本当に革命的な数学方法が見つけられたのでしょうか。

2.これまでのBP(Back Propagation)をやめて、異なる方法で実現されたのでしょうか。

3.依然BPだが、色々トリックや小技をごちゃごちゃ併せて成り立ったのでしょうか。

上記のどれでしょうか。

どうぞ宜しくお願い致します。

【ごめんなさいーーー多くの有識のご意見を伺いたいので、
すぐはベストアンサーを付けません】

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

LouiS0616

2017/11/16 08:02 編集

あれ、向こうが消えた (訂正:勘違いでした。良かった。)
guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

まだ回答がついていません

会員登録して回答してみよう

アカウントをお持ちの方は

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.50%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問