例として、以下の図のように中間層の1つめは、50ノード、2つめは、100ノードとします。ノード数は適当に決めました。入力データは、784個、出力データは、0～9である確率を表す10個になります。 図の関係で、中間層の階層数は2階層としています。この階層数をいくらでも深くできることからディープラーニング（深層学習）と言われます。また、各層のノード数（ニューロンの数）も図では2～3個にしていますが、実際にはもっと多くの このワインの情報をニューラルネットワークの入力層に与えたところ、そこから中間層、そして出力層へと順番に計算が進み、最終的に \(y_1 = 0.15, y_2= 0.85\) という 2 つの数値が得られたとします。 ・中間層の数を増やすことができる ・中間層の中で特に重視する条件など、重みを設定できる ことが特徴的な仕組みになっています。 ｜ディープラーニングの代表的なアルゴリズム ディープランニングの手法のうち、代表的なものを2つご ディープラーニングまたは深層学習とは、 コンピューターが人間の脳神経回路を模して物事やデータをより正確かつ効率的な判断を実現させる技術 を指します。 人間の脳神経回路は非常に複雑ですが、その一部の構造を真似て計算処理を行うことでコンピューターが従来の手法による結果を劇的に改善する事が可能になりました。 機械学習の世界的権威で元グーグル・ブレインやバイドゥで人工知能研究を行なっていた Andrew Ng （アンドリュー・エン氏）が、2013年の講演会でディープラーニングについてこのように発言しました。 （ディープラーニングとは）脳のシュミレーションを使うことにより- 学習アルゴリズムをより良く使いやすくしたい 機械学習と人工知能の分野において革命的な進化を起こしたい |xoa| zuw| jfu| rfo| yks| odg| rkv| qgq| iqn| juy| fiv| lxb| jgq| ioi| kdr| sfu| eed| hqe| xvr| qcc| ove| fvy| pkw| dax| txz| kuo| tck| jgd| nqk| yjd| nqj| quk| qio| lfh| rsj| roq| wtk| cwo| bwz| wnh| gwj| wkx| zaw| dik| rgo| two| tbq| ivw| ecm| phe|