Xavierの初期値とHeの初期値 Xavierの初期値とHeの初期値は、ニューラルネットワークの重みを初期化するための方法です。これらの初期化方法は、モデルの学習の効率性や性能に影響を与えることが知られています。 Xavierの初期値 点対称で中央付近で線形関数…

pandas.DataFrame.locとは Pandasライブラリで提供されるデータフレームのメソッドの一つです。locメソッドは、データフレーム内の特定の行と列にアクセスするために使用されます。 locメソッドは、行ラベルと列ラベルを指定してデータフレーム内の要素にア…

確率的勾配降下法 確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent, SGD）は、機械学習や深層学習において最適化アルゴリズムとして広く使われています。SGDは、勾配降下法（Gradient Descent）を基にしており、大規模なデータセットを扱う際に効果的です。 …

逆伝播の実装 逆伝播の実装について、以前、加算ノードと乗算ノードについて書きました。 https://engineernoi.hatenablog.com/entry/2023/06/17/131707 今回はソフトマックス関数とクロスエントロピー誤差関数の実装です。 ソフトマックス関数とクロスエン…

数値微分と誤差逆伝播によって求められる勾配は、計算方法や精度などの観点から異なる特徴を持ちます。そのため、両者に違いがあるのか確認する必要があります。差異がある場合には実装が間違っていることがあるので、デバッグにも使えます。 数値微分 微小…

順番付きの辞書（OrderedDict） 順番付きの辞書（OrderedDict）は、通常の辞書（dict）とは異なり、要素の追加順序を保持するデータ構造です。通常の辞書では、要素の順序は保証されていませんが、順番付き辞書では要素が追加された順序が維持されます。実は…

計算グラフと逆伝搬 ディープラーニングにおける計算グラフと逆伝搬（バックプロパゲーション）は、ニューラルネットワークの学習アルゴリズムの重要な要素です。計算グラフは、ネットワーク内の演算やデータの流れを視覚的に表現するための方法です。逆伝搬…

転移学習 転移学習は、あるタスクで学習された知識やモデルを別の関連するタスクに転用する手法です。 通常、転移学習では、元のタスク（ソースタスク）で学習されたモデルや特徴量を取り出し、新しいタスク（ターゲットタスク）に適用します。この転移され…

形態素解析とは 形態素解析とは、文を形態素（言語学で言うところの、意味を持つ最小の言語単位）に分解する作業を指します。 形態素解析の例 日本語の文「今日はいい天気だね」を形態素解析すると、「今日 / は / いい / 天気 / だ / ね」のように分割され…

ChatGPT有償版と無償版 ChatGPTの有償版ChatGPT Plus料金は月額20ドルで使用することができます。無償版では使えないGPT-4が使えるため、高い質の回答を得ることができます。 APIを使用する場合には、OpenAI APIを契約することで使用できます。 ただ、ChatGP…

csr_matrix csr_matrixは、Compressed Sparse Row（CSR）形式の疎行列を表すために使用される特殊なデータ型です。 疎行列とは、ほとんどの要素がゼロである行列を指します。CSR形式は、疎行列を効率的に表現するための方法の一つであり、メモリ使用量を削減…

np.nditerとは np.nditerはNumPyのイテレーションツールであり、多次元配列を反復処理するための強力な機能を提供します。通常、NumPyの多次元配列を操作する場合、forループを使用して各要素を逐次的に処理する必要がありますが、np.nditerを使用すると、こ…

サンプルを実行しようと思って!pip installで見つからないと思ったら、自作ライブラリを追加しないといけなかったってこともあるかと思います。 Google Colabで自作のライブラリをインポートする方法です。 手順 ライブラリをColabにアップロードする 自作の…

np.zeros_like(x)は、NumPyライブラリの関数で、与えられた配列xと同じ形状とデータ型を持つすべての要素がゼロの配列を作成します。 np.zeros_likeの挙動 xと同じ形状とデータ型の新しい配列を作成します。 作成した配列の各要素にゼロの値を代入します。 …

最急降下法とは 最急降下法（Steepest Descent Method）は、最適化アルゴリズムの一種であり、特に連続関数の最小値を見つけるために使用されます。最急降下法は、与えられた関数の勾配（または導関数）の逆方向に進みながら、関数の最小値に近づくことを目…

数値微分とは 数値微分（numerical differentiation）は、関数の微分係数を数値的に近似する手法です。微分は関数の変化率を表し、数値微分は関数の値からその変化率を求める方法です。 数値微分によって微分値を求めることで、その点での勾配が得られます。…

ベクトル空間 自然言語処理のベクトル空間モデルは、テキスト文書をベクトル空間上の数値ベクトルとして表現する手法です。このモデルは、テキストデータを処理し、文章間の類似性や関連性を計算することができます。 文章をベクトルで表す ベクトル空間モデ…