2023-02-01から1ヶ月間の記事一覧

機械学習_基礎と課題

特徴抽出 特徴選択 フィルタ法 ラッパー法 埋め込み法 性能指標 誤差関数 活性化関数 混同行列 Precision Recall F-measure 線形回帰 ロジスティック回帰 バッチ学習 過学習 ハイパーパラメータの探索 パラメータの最適化 確率的勾配降下法(SGD) Momentum Ne…

深層学習_画像認識_基礎

畳み込み層 画像の場合、縦、横、チャンネルの3次元のデータをそのまま学習し、次に伝えることができる. →3次元の空間情報も学習できるような層が畳み込み層である. 畳み込み層の演算 入力画像とフィルタとの各要素の積和演算を行う. パディング 畳み込み…

機械学習_教師あり/なし学習

教師あり学習 線形回帰 ロジスティック回帰 教師なし学習 主成分分析 特徴 計算 K-NN 特徴 K-means 特徴 K-means++ 特徴 SVM 特徴 教師あり学習 線形回帰 ロジスティック回帰 2クラス分類に使用される.シグモイド関数による出力を(0,1)の範囲に制限するこ…

応用数学

線形計算 行列の固有値分解 Xを対角化することを考える. することでXを対角化したYを求める. Yの式は 行列の特異値分解 条件付き確率 事象 A が起こった条件の下で事象 B が起こる確率のことであり,これ をp(𝐵|𝐴)と表す(B が先に書かれるのは,現在の数…

深層学習_自然言語処理

Word2vec(2013年) 次元の呪いを回避する目的や単語ベクトルの空間に意味を与えるため、単語を分散表現に変換する方法の1つとして、Word2vecである。 埋め込み行列を獲得するため方法として、CBOW(Continuous Bag-of-words)とSkip-gramが用意される. ・CBOW…

深層学習_生成モデル

識別モデルと生成モデル オートエンコーダ VAE(2013年) Variational AutoEncoder 変分自己符号化器:生成モデルの一つ p(z):平均ゼロベクトル、分散共分散行列が単位行列であるような多変量標準正規分布の対角成分を出力するNN[VAEの変分下界] 対数尤度logp…

強化学習

動的計画法(DP法) 1. 方策勾配法 2. 価値反復法 報酬のサンプリング 1. TD法 Sarsa Q学習 A3C 2. モンテカルロ法(MC法) 強化学習アルゴリズム Q学習 DQN Deep Q-Networks(2013年) ①体験再生 ②目標Q-networksの固定 更新式 特徴 SARSA サルサ 更新式 特徴 マ…