機械学習についての勉強 4日目
4日目はバックプロパゲーションによる機械学習(訓練)について学んだ
前日に構築したニューラルネットワークは教師なし学習だったため、
これを教師あり学習のモデルに変更していく
学んだ内容
- バックプロパゲーションによる機械学習の概要 (バックプロパゲーションは出力値と正解の誤差を利用して重みの修正を行うアルゴリズムの1つ)
- 誤差の修正方法について (数学としての解説は後にあるらしく、まずはどういう数式を利用するか、Pythonで表すとどうなるか)
- 中間層と出力層の間の重みの修正
- 入力層と中間層の間の重みの修正
重みの修正について
重みの修正で微分が登場した
「微分って傾きを表すとまでは覚えてるけど…」という状態だったので、
Udemy講座での解説の章を待たずに以下のURLで復習した
誤差逆伝播法を宇宙一わかりやすく解説してみる - ロボット・IT雑食日記
グラフの傾きを利用して説明してくれているので、とてもわかりやすい
所感
徐々にプログラムが複雑になってきているので、明日は今日の分の内容を
復習しつつ、重みの修正を利用した訓練、分類を学んでいきたい
1回寝かせることによって理解を深める、と信じて明日も頑張る予定
ただ明日は確実に残業、その後の勉強時間って世間の皆様はどうやって
確保しているのだろう