Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。
PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。
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。
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投稿2020/05/06 05:05
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例えばPyTorchでは、損失関数にnn.L2Lossとnn.MSELoss というものがありますが、 ・L1とは、マンハッタン距離(縦横の合計) ・L2とは、ユークリッド距離(実距離) ・MSEとは、平均二乗平方根誤差 と解釈しています。しかし、それならL2とMSEは同じ値を算出することになるので、どこが間違っているか教えてください。
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質問へのコメント
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MSE は mean squared error のことです。ユークリッド距離と違って、平方根の代わりに平均をとります。
投稿2020/05/06 08:47
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平方根を取るかNで割るかの違いでは。
投稿2020/05/06 08:54
総合スコア30939
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L2LossとMSELossの違いについて。
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