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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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tensorFlowのplaceholderタイプの変数の仕組みは?

oookabe

総合スコア126

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投稿2018/03/12 04:04

編集2018/03/12 04:06

他の変数と比べたらplaceholderタイプの変数になんか違和感あります。
例えば、
Q1: tf.placeholder()で定義する変数で他の変数(Eg., tf.Variable()やtf.get_Variable()で定義する変数)を置き換える事はできないでしょうか。

それから
Q2: tf.placeholder()で定義する変数の中身が他の変数と交流(互いにcopy)する事はできるのでしょうか。

どうぞ宜しくお願いします。

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tf.placeholder()は実際計算する時にfeed_dict等によって与えられます。
tf.Variable()は定数に初期化するか、学習時に変更されます。

tf.placeholder()はパラメータや教師データに使うことが多いと思います。

教師データの場合は、バッチごとに異なるデータを与えるため。
パラメータの場合、例えばドロップアウト率を与えて、学習時に0.5などとし、推定時に1とします。

Q1とQ2の意図はどのようなものでしょうか。

投稿2018/03/12 04:36

mkgrei

総合スコア8560

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oookabe

2018/03/12 11:47 編集

早速お返答有難う御座います。 Q1はtf.placeholder()の変数は他の変数とは本質的に何が違うのと聞きたいです。 Q2はQ1にも関連しますが、tf.placeholder()は他の変数と互換性があるかどうかと聞きたいのです。 またどうぞ宜しくお願いします。
mkgrei

2018/03/12 12:15

Q1.上にあるように、tf.placeholderは普通は変更されることはありません。 また、異なるシチュエーションで異なる数が代入されます。 モデルの中のパラメータではなく、外から与えられるものであることの意味を明示しています。 Q2.互換性というのは他のもので代用できるのかということでしょうか。 不可能とまでは言いませんが、代用することによって、コードが難解になりバグりやすくなります。 それとも…もとの質問文にかえると、 コピーというのは難しい概念です。型を変えることをコピーと呼ぶのかということに帰着します。 placeholderの値をvariableに移すことは容易です。
oookabe

2018/03/13 01:12 編集

良く分かりました! 有難う御座いました。
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