とらりもんHOME  Index  Search  Changes  Login

とらりもん - 機械学習入門: レポート課題5 Diff

  • Added parts are displayed like this.
  • Deleted parts are displayed like this.

2020/05/25(実用解析I)出題のレポート課題。PDFにして, manabaにアップロードすること。

1. 前回レポート(5/24提出締め切り)について, 班の他のメンバーのレポートを閲覧し, 自分のレポートの改善すべき点を述べよ。

2. [[今回|機械学習入門: ニューラルネットワークの実装の準備]]の課題1-1から最後までを行って, それぞれのこたえを述べよ。

3. 「ゼロから作るDeep Learning」の第1章と第3章(3.5まで)を読んで, 理解したこと・気づいたことをまとめよ。

4. 以下の用語を説明せよ: 活性化関数, シグモイド関数, ReLU関数, ソフトマックス関数, 重み付き和

5. 以下のチェックリストの各項目について, ○かXかで自分自身を評価せよ。
# 「Raspberry Piではじめる機械学習」の第1章を, とばさずにきっちり読んだ。
# 「Raspberry Piではじめる機械学習」の第3章(3.5まで)を, とばさずにきっちり読んだ。
# シグモイド関数のグラフが想像できるようになった。
# シグモイド関数がハイパボリックタンジェント関数(の拡大縮小平行移動)であることを理解した。
# ReLU関数のグラフが想像できるようになった。
# ソフトマックス関数の役割を理解した。
# 「重み付き和」の意味がわかった。
# np.ndarrayに対して「*」は要素同士の積であり, 内積や行列の積にはならないことを理解した。
# 内積や行列の積をするにはnp.dotが使えることを理解した。