研究所で働くエンジニアのブログバッチサイズとかエポックとかイテレーションとか機械学習2018.12.19ニューラルネットワークの解説記事なんかで目にするバッチサイズとかエポックという単語で混乱したので調べました。これについて、こちらの記事*1の以下の説明で疑問が晴れました。epoch.注釈を入れながら翻訳しますと、以下のようになります。2000個の学習データについて、バッチサイズ*500個でミニバッチ学習する場合、(勾配降下法などによる)重み更新を4イテレーション繰り返すと1エポック。*ミニバッチのデータサンプル数をミニバッチサイズ、またはバッチサイズと呼ぶ*2。ややこしい用語が多いですが、少しずつ慣れていきましょう...。本書は「ディープラーニング」についての本です。ディープラーニングを理解するために必要な知識を、初歩的なことから一つひとつ積み重ねながら説明していきます。ディープラーニングとは何なのか、どういう特徴があるのか、どういう原理で動作しているのか、といったことをできるだけやさしい言葉で説明します。Amazonプログラミング言語はPythonがおすすめな4つの理由【効率的な独学方法も紹介します】どのプログラミング言語を学べばいいか分からない。Pythonに入門しようか迷っている。効率良くPythonを独学したい。この記事では現役エンジニアで日頃からPythonを使う筆者が、Pythonの魅力と効率的な独学方法をご紹介します。前回に引き続き、今回もグラフ機械学習についてです。今回は特に、グラフにおける表現学習について紹介します。今回はグラフに対する教師無し学習を紹介します。Networks(GCN)を取り上げ、Python(numpy)で実装します。教科書はいつものこちらです。何でもかんでもディープラーニングとある大学の先生((自然言語処理で有名な小町先生))がこのような記事を書いてらっしゃいましたが、近年ディープラーニング(DNN)を使った研究が本当に多いですよね。ICLR2018word2vecやGloVeなどの単語分散表現の精度を向上させる後処理を提案。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。研究所で働くエンジニアのブログ.。