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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。

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。

正規表現

正規表現とは特定の文字列によるパターンマッチングを行う際に用いられる宣言型プログラミングです。

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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ニューラルネットワークの重みの初期値について

kontikuwa
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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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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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投稿2021/06/12 20:30

編集2021/06/12 22:27

https://ja.stackoverflow.com/questions/77501/%e3%81%aa%e3%81%9c%e9%87%8d%e3%81%bf%e3%81%ae%e5%88%9d%e6%9c%9f%e5%80%a4%e3%81%abnp-random-randn%e3%82%92%e7%94%a8%e3%81%84%e3%82%8b%e3%81%ae%e3%81%8bでも似たような質問をしていますが、これは私がした質問です。答えにはなりません

ゼロから作るディープラーニングをやっていて重みの初期値について疑問に思ったことがあったので質問させていただきました。

質問

どうして重みの初期値にnp.random.randn(平均0、分散1(標準偏差1)の正規分布(標準正規分布)に従う乱数)を使うのでしょうか?それと、「平均0、分散1(標準偏差1)の正規分布(標準正規分布)に従う乱数」の意味がよくわかりません。

また、どうして、重みの初期値に「平均0、分散1(標準偏差1)の正規分布(標準正規分布)に従う乱数」を用いるとシグモイド関数を使ったときに、「表現力の制限」を受けてしまうのでしょうか?

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