ディープラーニングの基礎（61～90）– ディープラーニングの基本概念とニューラルネットワークの仕組みを理解します。 –

前回のおさらいと今回のテーマ 前回は、機械学習モデルでよく使われるデータを増やす手法、データ拡張について学びました。データ拡張は、限られたデータを増やすことで、モデルの性能を向上させる効果的な方法です。今回は、別の強力な技術である転移学習...

前回のおさらいと今回のテーマ 前回は、モデルの過学習を防ぐためのテクニックである早期停止について学びました。早期停止は、モデルが適切な時点で学習を止めることで、過学習を防ぎ、計算リソースを効率的に活用する手法です。今回は、データの量を増や...

前回のおさらいと今回のテーマ 前回は、ニューラルネットワークモデルの初期化について解説しました。初期化は、学習の効率を高め、適切なパラメータ収束を促すための重要なステップです。今回は、学習を進める上で避けたい「過学習」を防ぐためのテクニッ...

前回のおさらいと今回のテーマ 前回は、機械学習モデルのオプティマイザについて学びました。AdamやRMSprop、Adagradなど、効率的にモデルを最適化する手法について理解していただけたと思います。今回は、モデルの学習をスタートするために非常に重要なス...

オプティマイザとは？ こんにちは！今回は、ニューラルネットワークの学習を支える「オプティマイザ」について解説します。オプティマイザは、モデルが効率的に誤差を最小化し、正確な予測を行うために必要な要素です。具体的には、モデルのパラメータ（重...

ドロップアウトとは？ こんにちは！今回は、ニューラルネットワークにおいて「過学習」を防ぐための正則化手法、ドロップアウトについて学びます。ディープラーニングのモデルは、データを学習していく過程で「過学習」という現象が発生しやすくなりますが...

バッチ正規化とは？ こんにちは！今回は、ディープラーニングの学習を安定させ、モデルの精度を向上させるための重要なテクニックである「バッチ正規化」について解説します。バッチ正規化は、勾配消失問題や勾配爆発問題を防ぎ、より効率的に学習を進める...

1. 勾配爆発問題とは？ ディープラーニングの学習を妨げる大きな壁 こんにちは！今回は「勾配爆発問題（Exploding Gradient Problem）」について解説します。この問題は、特に深いニューラルネットワークやRNN（リカレントニューラルネットワーク）の学習...

勾配消失問題とは？ こんにちは！今回のテーマは、ディープラーニングの学習過程で発生する「勾配消失問題」についてです。勾配消失問題は、特に深いニューラルネットワークにおいて、学習がうまく進まなくなる大きな課題の一つです。 ディープラーニング...

活性化関数とは？ こんにちは！前回は、逆伝播（バックプロパゲーション）について学びました。今回のテーマは、ニューラルネットワークにおいて重要な役割を果たす活性化関数について詳しく見ていきます。 活性化関数は、ニューラルネットワークの各層で...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、ニューラルネットワークの中で、前向き伝播（フォワードプロパゲーション）について学びました。入力データがどのようにして層を通過し、最終的に予測結果に到達するか、その流れを理解していただけたと...

フォワードプロパゲーションとは？ こんにちは！前回は多層パーセプトロン（MLP）について学び、ニューラルネットワークの基本構造を理解しました。今回は、その中で非常に重要なプロセスである前向き伝播（フォワードプロパゲーション）について詳しく解...

前回のおさらいと今回のテーマ 前回は、ディープラーニングの基本概念について学びました。ディープラーニングは、ニューラルネットワークを複数の層にわたって深く積み重ね、データから自動的に特徴を抽出できる技術です。今回は、そのディープラーニング...

ディープラーニングの世界へようこそ!! こんにちは！今回は、AIの分野で最も注目されている技術の一つ、ディープラーニングについてお話しします。ディープラーニングは、膨大なデータを使って複雑な問題を解決する技術であり、画像認識や音声認識、自動運...