derwind https://blog.hatena.ne.jp/derwind/ らんだむな記憶 https://randommemory.hatenablog.com/ machine_learning math-other 前回で見たことを数学的な言葉で書くと、 ニューラルネットワークというのは要は Affine 変換を用いた微分可能な合成写像のことであり、 この“表現力に富んだ”合成写像により、入力値と期待される出力値をできるだけ近づけるような良い推定値を出せるように合成写像の中のパラメータを調整しましょう という話である。「良い推定値を出す」ということの「良い」の意味と「パラメータの調整」を書き直すと 「推定値」と「期待される出力値」に対しては何らかの意味での距離函数により距離をはかる。ここで距離函数は可微分なものを選定する 舞台設定により登場する写像はすべて可微分であり、前述の距離函数の最小値は数値計算によ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Frandommemory.hatenablog.com%2Fentry%2F2020%2F05%2F05%2F153205" title="ニューラルネットワークの数理的構造 (2) - らんだむな記憶" 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 2020-05-05 15:32:05 rich https://randommemory.hatenablog.com/entry/2020/05/05/153205 1.0 100%