E資格受験に必要なJDLA認定講座の一つであるラビット・チャレンジ(https://ai999.careers/rabbit/)のレポート用ページです。
プロローグ
識別モデル | 生成モデル | |
具体的なモデル | ・決定木 ・ロジスティック回帰 ・サポートベクターマシン(SVM) ・ニューラルネットワーク | ・隠れマルコフモデル ・ベイジアンネットワーク ・変分オートエンコーダー(VAE) ・敵対生成ネットワーク(GAN) |
特徴 | ・高次元⇒低次元 ・必要な学習データ:小 | ・低次元⇒高次元 ・必要な学習データ:大 |
応用例 | ・画像認識 | ・画像の超解像 ・テキスト生成 |
Section1:入力層~中間層
Section2:活性化関数
Section3:出力層
Section4:勾配降下法
Section5:誤差逆伝搬法
時間
12/05 00:40 プロローグ
12/06 00:20 全体像
12/08 01:05 Section1
12/11 00:45 Section2
12/11 01:00 Section3
12/11 01:20 Section4
12/11 01:20 Section5
合計 6:30
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