機械学習には数多くのライブラリが存在します。例えば数値計算処理を効率的に行ってくれる「Numpy」や、データ解析の手助けをしてくれる「Pandas」などです。 また多くの方が利用している「Scikit-learn」や「TensorFlow」なども機械学習の現場では頻繁に活用されるライブラリの一つです。 機械学習のより深い理解に必要な数学の基礎についてまとめます。 2017/3/11現在加筆中です。内容は適宜追補します。 さらに、隠れ層の出力の計算では、行列計算はなく、ベクトルの要素積（＝アダマール積）だけで結果が出すことができます。 行列積より計算回数が少なくて済みます。 –> LSTMは重み行列と入力変数の行列積を用いてh(t)を計算している。 この種の要素ごとの積はしばしばアダマール積 ... "Neural Networks and Deep Learning", Determination Press, 2014 This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported License. This means you're free to copy, share, and build on this book, but not to sell it.
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