回答編集履歴
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1. 3つの画像A,B,Cがある
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2. A,B,C**以外の**画像に対して、A,B,Cのどれに近い（と人は思うか）を判定したい
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-
というタスクに対して
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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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1. A,B,C**以外の**画像を1000個とか1000000個とか集めてくる
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1. 正解データを作る人間を連れてくる
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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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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]
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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
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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
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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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"教師
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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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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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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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"教師データ”とは、人間が付けた
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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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教師データについて追記
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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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"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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読みにくかった
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ニューラルネットの学習では
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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
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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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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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ニューラルネットの学習では
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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
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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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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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