データサイエンス【学習率・正則化・アーキテクチャ】ハイパーパラメータについて(ニューラルネットワーク)
こんにちは。将棋と筋トレが好きな、学生エンジニアのゆうき( @engieerblog_Yu )です。 今回はニューラルネットワークのモデルのハイパーパラメータについてまとめていきたいと思います。 ハイパーパラメータとは？ ニューラルネットワークのパラメータ(重みやバイアス)は、誤差逆伝播法や勾配降下法を用いて計算されます。 …
Yuki
データサイエンス
プログラミング【機械学習】勾配降下法による重みとバイアスの最適化(損失関数・学習率)
こんにちは。将棋と筋トレが好きな、学生エンジニアのゆうき( @engieerblog_Yu )です。 今回はニューラルネットワークのモデルの学習に使われる勾配降下法についてまとめていきたいと思います。 勾配降下法について ニューラルネットワークのモデル学習では、重みとバイアスを最適化していきます。 重みとバイアス…
プログラミング勾配降下法で使われる損失関数(二乗和誤差・交差エントロピー誤差)をPythonで実装する
はじめに こんにちは。将棋と筋トレが好きな、学生エンジニアのゆうき( @engieerblog_Yu )です。 今回はニューラルネットワークのモデルの学習に使われる損失関数についてまとめていきたいと思います。 前回の記事です。 https://prog-you.com/perceptron/ https://…
プログラミング活性化関数(ステップ・シグモイド・ReLU)をPythonで実装
はじめに 今回は前回のパーセプトロンから、ニューラルネットワークを考えるために、活性化関数について触れていきたいと思います。パーセプトロンとニューラルネットワークの違い パーセプトロンは前回の記事で、以下のように表されると学びました。 (今回θの…
プログラミング２入力単純パーセプトロンをPythonを使って実装してみる
こんにちは。将棋と筋トレが好きな、情報系大学生のゆうき( @engieerblog_Yu )です。 今回はディープラーニングを学ぶ上で必須の知識となる、パーセプトロンについてまとめていきたいと思います。 パーセプトロンとは？ パーセプトロンは複数の入力に対して、一つの信号を出力します。 入力:x、出力:yとする…
データサイエンス【情報可視化入門】質的データ・量的データの視覚変数を使った可視化
こんにちは、可視化研究室生のゆうき( @engieerblog_Yu )です。 人間の五感には視覚、聴覚、触覚、味覚、嗅覚などがありますが、認知において最も効率的と考えられているのは視覚と言われています。 今回は、質的データ・量的データの可視化についてまとめていきたいと思います。 情報可視化を学ぶことで …
勉強法【倍率・ボーダー】国立大学院・院試の内情を公開します(一般受験)
先日院試を受けてきたので、忘れないうちにこれから受ける方に向けてログを残していきたいと思います。 前提事項 今回私が受験したのは国立工学部の大学院です。 一番スタンダードな、内部の一般受験生として受験しました。 私立大学は、定員割れしているところが多く面接のみの選考になっているところが多いと聞きます。 …
データサイエンス【可視化で学ぶデータサイエンス】情報可視化における質的データ・量的データの表現
こんにちは、可視化研究室生のゆうき( @engieerblog_Yu )です。 人間の五感には視覚、聴覚、触覚、味覚、嗅覚などがありますが、認知において最も効率的と考えられているのは視覚と言われています。 今回は、情報可視化で扱う質的データ・量的データについてまとめていきたいと思います。 情報可視化を学ぶことで、プレゼンやデ…
データサイエンス【情報可視化入門】ポップアウト効果とゲシュタルトの法則について
こんにちは、可視化研究室生のゆうき( @engieerblog_Yu )です。 人間の五感には視覚、聴覚、触覚、味覚、嗅覚などがありますが、認知において最も効率的と考えられているのは視覚と言われています。 今回は、視覚における無意識的に物体の属性を抽出してしまう、ポップアウト効果、ゲシュタルトの法則についてまとめていきた…
データサイエンス【可視化入門】情報可視化とは？(プレゼン・データ分析に必須)
こんにちは、可視化研究室生のゆうき( @engieerblog_Yu )です。 今回は、情報が溢れる現代においてデータ分析などと併用して重要になってくる 可視化 についてまとめていこうと思います。 可視化とは？ 可視化とは、「普段人間が見ることができないものを見えるようにすること」です。 歴史の中で、「見えない…