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深層学習

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。

関数

関数(ファンクション・メソッド・サブルーチンとも呼ばれる)は、はプログラムのコードの一部であり、ある特定のタスクを処理するように設計されたものです。

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。

最適化

最適化とはメソッドやデザインの最適な処理方法を選択することです。パフォーマンスの向上を目指す為に行われます。プログラミングにおける最適化は、アルゴリズムのスピードアップや、要求されるリソースを減らすことなどを指します。

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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ReLU(ランプ関数)が活性化関数として用いられる意味が分かりません.

GANONORs

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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。

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投稿2021/05/29 05:59

ニューラルネットワークの活性化関数としてReLUがよく使われますが,いまいちメリットがわかりません.入力が0以上のとき,傾きが1なので勾配消失問題が解決されることは分かったのですが,それなら恒常関数ではダメなのですか?なぜわざわざ入力がマイナスのときの傾きを0としたほうがいいのですか?どうかご教授頂けると幸いです。よろしくお願いいたします。

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恒常関数の場合、何段重ねても線形写像しか作れないことになります。


python

1import numpy as np 2import matplotlib.pyplot as plt 3from sklearn.neural_network import MLPRegressor 4 5X = np.linspace(0, 2*np.pi, num=100).reshape(-1, 1) 6y = np.sin(X).ravel() 7 8plt.plot(X.ravel(), y, label="true") 9for hls in [(25, ), (50, ), (25, 25), (50, 50)]: 10 mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=hls, activation="relu", 11 max_iter=2000) 12 mlp.fit(X, y) 13 y_pred = mlp.predict(X) 14 plt.plot(X.ravel(), y_pred, label=f"pred hidden_layer_sizes:{hls}") 15plt.legend() 16plt.show()

イメージ説明

投稿2021/05/29 08:23

編集2021/05/29 14:56
hayataka2049

総合スコア30933

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GANONORs

2021/05/29 11:11

つまり出力が0という値をうまく使うことで写像の曲線を表現できるという解釈でよろしいですか?
hayataka2049

2021/05/29 14:57

そうですね。 軽くコードを追記しましたが、これくらい行けます。
GANONORs

2021/05/29 18:05

ご丁寧にありがとうございます.おかげさまで理解できました.
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