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些細

2021/04/22 04:06

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quickquip
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- というタスクに対して実際にニューラルネットで解くための実際の手順(の**一例**)は
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+ というタスクに対してニューラルネットで解くための実際の手順(の**一例**)は
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些細

2021/04/22 04:06

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- 学習時の"教師”とは、人間が付けた"タスクに対する正解"のことであって、この場合は"A なら [1, 0, 0] 、 B なら [0, 1, 0] 、C なら [0, 0, 1] "という**ベクトルが**教師になる。
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+ 学習時の"教師”とは、人間が付けた"タスクに対する正解"のことであって、この場合は"A なら [1, 0, 0] 、 B なら [0, 1, 0] 、C なら [0, 0, 1] "という**ベクトルが**教師になる。
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- 学習でも予測でも**A,B,Cの画像データを入力することはない**。
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+ 学習でも予測でも**A,B,Cの画像データを使うことはない**。

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教師データ→教師

2021/04/22 04:04

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quickquip
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- "教師データ”とは、人間が付けた"タスクに対する正解"のことであって、この場合は"A なら [1, 0, 0] と、 B なら [0, 1, 0] と、C なら [0, 0, 1] "という**ベクトルが**教師データになる。
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+ 学習時の"教師”とは、人間が付けた"タスクに対する正解"のことであって、この場合は"A なら [1, 0, 0] と、 B なら [0, 1, 0] と、C なら [0, 0, 1] "という**ベクトルが**教師になる。
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些細

2021/04/22 00:34

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- "教師データ”とは、人間が付けたデータであって、この場合は"A なら [1, 0, 0] と、 B なら [0, 1, 0] と、C なら [0, 0, 1] "という**ベクトルが**教師データになる。
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+ "教師データ”とは、人間が付けた"スクに対する正解"のことであって、この場合は"A なら [1, 0, 0] と、 B なら [0, 1, 0] と、C なら [0, 0, 1] "という**ベクトルが**教師データになる。
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教師データについて追記

2021/04/22 00:16

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+ "教師データ”とは、人間が付けたデータであって、この場合は"A なら [1, 0, 0] と、 B なら [0, 1, 0] と、C なら [0, 0, 1] "という**ベクトルが**教師データになる。
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  学習でも予測でも**A,B,Cの画像データを入力することはない**。

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  入力に 1. の画像データ
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- 出力に 人間が選んだ答えをベクトルにしたもの普通は、A なら [1, 0, 0] と、 B なら [0, 1, 0] と、C なら [0, 0, 1] とベクトルにしたもの
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+ 出力に 人間が選んだ答えをベクトルにしたもの普通は、A なら [1, 0, 0] と、 B なら [0, 1, 0] と、C なら [0, 0, 1] とベクトルにしたもの
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  を使う。
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読みにくかった

2021/04/22 00:00

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  入力に 1. の画像データ
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- 出力に 人間が選んだ答えをベクトルにしたもの。普通は A なら [1, 0, 0] B なら [0, 1, 0] C なら [0, 0, 1]
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+ 出力に 人間が選んだ答えをベクトルにしたもの。普通はA なら [1, 0, 0] と、 B なら [0, 1, 0] と、C なら [0, 0, 1] とベクトルにしたもの
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  を使う。
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