kaeken https://blog.hatena.ne.jp/kaeken/ kaeken(嘉永島健司)ブログ https://kaeken.hatenablog.com/ Deep Learning 3章ではニューラルネットワークの「推論」を実装したが、4章からニューラルネットワークの「学習」を実装する。 「学習」とは：訓練データから最適な重みパラメータ値を自動で獲得すること パラメータの数は、実際数千〜数億にも及ぶため、手動で調整することは不可能 「データ駆動アプローチ」：いままでの「人」を中心としたアプローチではなく、「データ」を中心としたアプローチ ニューラルネットワークやディープラーニングでは、従来の機械学習以上に、属人性を排している ・機械学習(ML)以前 入力データ → 人力処理 → 出力データ ↓ ・ML 入力データ → 人力特徴量 → ML自動処理 → 出力データ ↓ ・N… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fkaeken.hatenablog.com%2Fentry%2F2016%2F11%2F07%2F080735" title="4章ニューラルネットワークの学習　データ駆動アプローチ、損失関数、ミニバッチ『ゼロから作るDeep Learning』 - kaeken(嘉永島健司)ブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2016-11-07 08:07:35 rich https://kaeken.hatenablog.com/entry/2016/11/07/080735 1.0 100%