小小程序员
2021-05-15 22:39:50
勾配降下法（gradient descent）
損失を最小化するために勾配を計算して減少させる技術であり、訓練データを条件として、モデルのパラメータに対する損失の勾配を計算します。一般的に言えば、勾配降下法は反復的にパラメータを調整し、重みとバイアスの最適な組み合わせを徐々に見つけ出し、損失を最小化します。
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機械学習は多分野にまたがる学問であり、確率論、統計学、近似理論および複雑なアルゴリズムに関する知識を包含しています。コンピュータをツールとして用い、人間の学習方法をリアルタイムで模倣することを目指すとともに、既存の内容を知識構造に分類して学習効率を効果的に向上させることを目指しています。
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