回答編集履歴
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些細
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@@ -4,7 +4,7 @@
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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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些細
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@@ -30,8 +30,8 @@
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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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"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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些細
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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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教師データについて追記
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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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+
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+
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+
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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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@@ -24,7 +24,7 @@
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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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読みにくかった
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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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