オムライスの備忘録

数学・統計学・機械学習・プログラミングに関することを記す

PRML

5.1 フィードフォワードネットワーク関数

フィードフォワードネットワーク関数 モデルの話 回帰、クラス分類では、 は非線形基底関数(のような) は、 クラス分類では、非線形活性化関数 回帰では、恒等写像 ニューラルネットワークでは、 を活性という は1つ目の層のパラメータを表す は1つ目の層…

第3章 線形回帰モデル

回帰問題の目標 与えられたD次元の入力変数のベクトル x から目標変数 t の値を予測すること N個の観測値 と対応する目標目標値 からなる訓練データ集合が与えられたとき、新しい に対する t の値を予測すること 単純なアプローチ x に対する t の値の予測値…

第5章 ニューラルネットワーク

基底関数 からの視点 回帰、クラス分類(3章、4章)ー>固定された基底関数の線形和で表現されるモデル SVM(7章)ー>訓練データ点を中心とした基底関数群をまず定義し、その一部を訓練中に学ぶ フィードフォワードネットワークー>事前に基底関数の数を…