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畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はディープラーニングの中心的な存在です。また、CNNは脳科学的な観点から見ても、わりと早いうちから機能や構造が明らかになっていた視覚野や網膜の情報処理と強い関係 ...

　多くの機械学習モデルにおいて最適化を行うとき、二乗誤差関数や交差エントロピー誤差関数などの目的関数(単に誤差関数、損失関数ともいわれる)を定める必要があります。今回は、目的関数を決めるうえで根本的な ...

いきなり本題ですが、本記事では、標準正規分布を一般化したものとしての正規分布、さらに一般化したものとしての多変量正規分布という方向性を持って、標準正規分布を基にした解説を繰り広げていきたいと思います。 ...

本記事では期待値と分散の3つの性質を示し、証明していきたいと思います。 期待値 期待値とは確率変数がとるであろう期待される値です。期待値は確率的な事象を無限回試行したときの出現値の平均になります。 離 ...

本記事では分散共分散行列について学びたいと思います。 期待値・分散・共分散を定義する まず2つの離散型確率変数を以下のように定義します。 \(x \in \{x_1, x_2, \cdots, x_n ...

本記事では、離散型確率変数とその期待値について、離散型確率変数が1つのときと、2つのときについて解説していきます。 離散型確率変数が1つのときの期待値 1つの離散型確率変数\(X\)を用意します。 \ ...

本記事では、ニューラルネットワークの中間層で線形関数を使用するとネットワークの表現能力が低下する理由について解説していきたいと思います。 2層NNと3層NNの等価条件 ここでは、以下の図のような2層N ...