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ニューラルネットワークの紹介
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振
振荟 王
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機械学習の認識を基づいて、基本的なニューラルネットワーク紹介であります。
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ニューラルネットワークの紹介
1.
ニューラルネットワーク 発表者:LDJP 王振薈 2017年9月20日 深層学習入門
2.
神妙なAI時代を感じて見ましょう
3.
神妙なAI時代
4.
神妙なAI時代
5.
ニューラルネットワークとは? 英語:Neural Network(略称:NN) 定義: 人間の脳内にある神経細胞(ニューロン)とそのつながり、つまり神経回路網 を人工ニューロンという数式的なモデルで表現したものです。 理解: 生物学の神経回路網を指さなく、複雑な問題を解決するための生体の脳機能を 模擬したアルゴリズムである。
6.
NNの構造単位------ニューロン
7.
NNの構造単位------ニューロン 基本的に、ネットワークはノードとその接合部を組み合ってくる ものです。 ニューラルネットワークの「ノード」はニューロンというもので す。 ニューロンとは神経系を構成する細胞で、その機能は情報処理と 情報伝達に特化しており、動物に特有である。神経細胞とも呼ば れる。 ❊接合部に応じては「シナプス」というものです。
8.
ニューロンの構造
9.
信号伝播 シナ プス 信号伝出 樹状 突起 信 号 伝 入 細胞 体 信号処理軸索 活 性 化 シナ プス 信号伝出 樹状 突起
10.
数字モデル ✙ 𝑥1 𝑥2 𝑥3 𝑤1 𝑤2 𝑤3 F y
11.
加重和処理✙ 𝑊 𝑇 𝑋
= 𝑖 𝑤𝑖 𝑥𝑖 W= [𝑤1, 𝑤2, 𝑤3,…] 𝑋 = [𝑥1, 𝑥2 , 𝑥3,…]
12.
活性化関数-SigmoidF sigmoid(x) = 1
/ (1 +e^-x)
13.
活性化関数-tanhF tanh(x) = (e^x)-(e^-x)/
((e^x)+(e^-x))
14.
活性化関数-ReLUF
15.
数字モデル ✙ 𝑥1 𝑥2 𝑥3 𝑤1 𝑤2 𝑤3 F y 𝑊 𝑇
𝑋 = 𝑖 𝑤𝑖 𝑥𝑖 y=F( 𝑊 𝑇 𝑋 + 𝑏) W= [𝑤1, 𝑤2, 𝑤3,…] 𝑋 = [𝑥1, 𝑥2 , 𝑥3,…]
16.
パーセプトロン - 最も簡単なNN 𝑥1 𝑥2 𝑥3 sig moi d 入力層
出力層
17.
パーセプトロンとは入力層と出力層しかを含めないニューラル ネットワークです。 単純パーセプトロン (Simple perceptron)
は線形非分離な問題を解 決できません。 パーセプトロン - 最も簡単なNN
18.
深層ニューラルネットワーク 𝑥1 𝑥2 𝑥3 sigm oid 入力層 中間層 sigm oid sigm oid sigm oid 出力層
19.
深層ニューラルネットワーク 定義: 入力層と出力層と一つ以上中間層を含めるニューラルネットワー ク,略称DNN。
20.
深層ニューラルネットワーク
21.
主な深層ニューラルネットワーク 全結合型 ニューラル ネットワーク (FCNN) バックプロパ ゲーション ニューラル ネットワーク (BPNN) 畳み込み ニューラル ネットワーク (CNN) リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) 深層信念ネッ トワーク(DBN) Generative Adversarial Network (GAN)
22.
有難う御座います
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