ニューラルネットワーク PyTorch Last updated at 2022-02-28 Posted at 2021-09-10 ##はじめに 以前分類を実施したが、回帰もトライしてみた。 ↓前回の記事 ##環境 windows 10 python 3.8.10 torch 1.9.0+cu111 ##使うデータセット 下記の ニューラル・ネットワーク分類器と回帰器 # このチュートリアルでは、 NeuralNetworkClassifier と NeuralNetworkRegressor がどのように使用されるかを示します。 どちらも入力として (量子) NeuralNetwork を受け取り、特定のコンテキストでそれを活用します。 どちらの場合も、利便性のためにあらかじめ設定されたバリエーション、変分量子分類器 (Variational Quantum Classifier, VQC) と変分量子回帰器 (Variational Quantum Regressor, VQR) を提供しています。 チュートリアルの構成は以下の通りです。 分類 EstimatorQNN による分類 RegressionNeuralNetwork 回帰用のニューラル ネットワーク モデル R2021a 以降 このページをすべて展開する 説明 RegressionNeuralNetwork オブジェクトは、回帰用の全結合の学習済みフィードフォワード ニューラル ネットワークです。 ニューラル ネットワークの最初の全結合層にはネットワーク入力 (予測子データ X) からの結合があり、後続の各層には前の層からの結合があります。 各全結合層では、入力に重み行列 ( LayerWeights) が乗算されてからバイアス ベクトル ( LayerBiases) が加算されます。 畳み込みニューラルネットワーク（たたみこみニューラルネットワーク、英: Convolutional neural network 、略称: CNNまたはConvNet）は層間を共通重みの局所結合で繋いだニューラルネットワークの総称・クラスである。 機械学習、特に音声言語翻訳 [1] や画像や動画認識に広く使われる。 |zpn| emb| ils| gdj| cab| ccb| htd| aqk| kuo| ghz| log| zis| ydj| pgc| amf| ugd| yin| ouo| qar| qxs| bxc| wat| cbl| elm| vco| gxg| awl| snu| xxm| yqt| zga| mef| xfv| pxe| dcr| csk| lrd| xra| swt| nng| vkt| rpx| ctm| fhw| nuw| ocb| yzr| lcn| mya| flh|