機械学習勉強会 20170223

created at 2017/02/23 23:50:19

今日の内容

  • 3章 ニューラルネットワーク
    • 3.5 出力層の設計
    • 3.6 手書き数字認識
    • 3.7 まとめ
  • 4章 ニューラルネットワークの学習
    • 4.1 データから学習する
    • 4.2 損失関数

まとめ

  • 機械学習
    • 回帰問題: 数値予測
    • 分類問題
  • ニューラルネットワークによる分類は、出力層のニューロンをクラスの数だけ用意して各ニューロンの出力を確率で表現する
    • ソフトマックス関数
  • 回帰問題では恒等関数を出力層の活性化関数に使う
  • ニューラルネットワーク(ディープラーニング)の学習には特徴量を抽出するステップがない
    • そこ含めて勝手にやってくれる

所感

いよいよ学習のところで、おもしろくなってきた :heart_eyes: