G検定 G検定×実務の最短ブリッジで学ぶ ニューラルネット入門エッセンシャル（決定境界・活性化・logits損失・最適化）
G検定の頻出コア（決定境界・活性化・交差エントロピー・逆伝播・最適化）を、実務の定石であるlogits前提の損失（BCEWithLogitsとsoftmax交差エントロピーは同型の安定化）へ最短でつなぎます。数式とPythonは補足なので読み飛ばしOKです。
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数値計算 数理的なエッセイ集｜数理OSで世界認識をアップデートする「破壊系シリーズ」
「引用は出典リンク必須・必要最小限」「FAQ全文転載・図表転載は禁止」「社内資料/研修利用は要連絡」その他数理関連(MATLAB、Python、Scilab、Julia比較ページ)はこちらはじめになんとなく思いつきで書いたエッセイ集。「普通...
数値計算 関数をハックせよ：多項式回帰・フーリエ級数・ニューラルネットによる関数近似戦略
その他のエッセイはこちら筆者の立ち位置と本稿の目的筆者は自動車業界でエンジニアとして働いており、日々の業務ではセンサーデータや物理モデルの解析に携わっている。特に、多項式回帰やフーリエ変換を用いた関数近似や信号処理は、実務で頻繁に活用してい...
数値計算 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定化単純パ...