生成AI

GUGA 生成AIパスポート試験対策道場(ひたすら過去問ふぅ問題集で鍛錬する所 一問一答 仮)

GUGA 生成AIパスポート試験の問題集を設置。 現状は157問ほど放り込んでいる。問題のカテゴリは現状以下の範囲 第3章 現在の生成AI(ジェネレーティブAI)の動向 第4章 情報リテラシー・基本理念とAI社会原則 第5章 テキスト生成A...
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章【バックナンバー】

はじめに MATLAB,Python,Scilab,Julia比較するシリーズの第4章。 第3章では画像処理、座標変換の話がメインだった。 第4章は分類問題関連の話がメインとなる。基本的には以下の流れとなる。 形式ニューロン 決定境界線の安...
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その79【誤差逆伝播法⑥】

連鎖律の共通部分の算出。 いままでの部品の組み合わせで導出できる。 共通変数で実際の処理に相当する数式を書き出し。 ついでに学習率を加味した各重み、各バイアスの更新式も記載。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その78【誤差逆伝播法⑤】

連鎖律の「プログラミングするための最適化」は連鎖律上の共通部分の特定が重要。 連鎖律の共通部分を特定。 共通部分を変数化。 変数化したもので連鎖律を表現し直し。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その77【誤差逆伝播法④】

隠れ層から誤差関数までの合成関数を確認。 隠れ層から誤差関数までの連鎖律を導出。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その76【誤差逆伝播法③】

出力層の合成関数を確認。 出力層の連鎖律と各偏導関数を導出。 多層であるが故に、順伝播時の中間変数を記憶しておく必要がある。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その75【誤差逆伝播法②】

誤差逆伝播法の全体像を確認。 更新したい重みとバイアスの層によって連鎖律のルートが少し変わる。 出力層と隠れ層の合成関数を確認。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その74【誤差逆伝播法①】

多層パーセプトロンの重みを決定するための誤差逆伝播法が必要。 多層に渡っているため、少しメンドウクサイ。 各層の連鎖律を求め、その後結合させたり、プログラミング向けに最適化したりしていく予定。
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JDLA Generative AI Test 対策道場(ひたすら過去問ふぅ問題集で鍛錬する所 一問一答 仮)

JDLA Generative AI Testの問題集を設置。 現状は87問ほど放り込んでいる。問題は随時追加予定。(問題を解いてこのページに飛んできた場合、解答はこのページの下部に表示されてます。) 動画とか そのうち作ります。 学習書籍...
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【入門】非線形分類【数値計算】

単純パーセプトロンでは分類できないものがある。 決定境界直線を求めるというより決定領域を特定するというイメージになる。 非線形分類するにはパーセプトロンを複数使う。 単純パーセプトロン、多層パーセプトロンの構造と数式を説明。