【04)Deep Learning1 ～NeuralNetwork～ INDEX】
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04)Python深層学習
04. Python ニューラルネットワーク
04.01 始める前の問題点と対策
04.02 パーセプトロン
04.03 論理回路
04.04 ニューラルネットワーク
04.05 活性化関数
04.06 多次元配列と行列
04.07 恒等関数とソフトマックス関数
04.08 MNISTデータセット
04.09 ニューラルネットワーク推論処理
04.10 バッチ処理
05. Python 機械学習
05.01 機械学習
05.02 損失関数
05.03 ミニバッチ学習
05.04 微分
05.05 三次元プロット
05.06 偏微分
05.07 勾配
05.08 ベクトルの表示
05.09 勾配の実装
05.10 勾配法
05.11 ニューラルネットワークの勾配法
05.12 復習と遅延の原因
05.13 ミニバッチ学習
06. Python 誤差逆伝播法
06.01 誤差逆伝播法
06.02 計算グラフとは
06.03 連鎖率
06.04 加算ノードの逆伝播
06.05 乗算ノードの逆伝播
06.06 乗算レイヤの実装
06.07 加算レイヤの実装
06.08 ReLUレイヤの実装
06.09 Sigmoidレイヤの実装
06.10 Affineレイヤ
06.11 Softmax-with-Lossレイヤ
06.12 誤差逆伝播の実装
06.13 勾配確認
07. Python 学習テクニック
07.01 最適化とSGD
07.02 Momentum
07.03 AdaGrad
07.04 Adam
07.05 重みの初期値と隠れ層のアクティベーション分布
07.06 ReLUの重みの初期値
07.07 Batch Normapzation
07.08 過学習
07.09 Weight decay
07.10 Dropout
07.11 ハイパーパラメータと検証データ
08. Python 畳み込みニューラルネットワーク
08.01 全体構造
08.02 全結合層の問題点
08.03 畳み込み層演算
08.04 パディング
08.05 ストライド
08.06 ３次元の畳み込み演算
08.07 プーリング層
08.08 Convolution/Poopngレイヤの実装
08.09 CNNの実装
08.10 CNNの可視化
