ヤコビ行列ついて分かりやすく解説
複数の入力を持つ、複数の多変数関数の微分を考える際に、ヤコビ行列が登場します。 数理統計における、確率変数の変数変換やニューラルネットワークにおける誤差逆伝播の計算にも登場する、機械学習や深層学習の中では非常に重要な計算 […]
複数の入力を持つ、複数の多変数関数の微分を考える際に、ヤコビ行列が登場します。 数理統計における、確率変数の変数変換やニューラルネットワークにおける誤差逆伝播の計算にも登場する、機械学習や深層学習の中では非常に重要な計算 […]
多変数関数(multivariable function)とは、ある関数に対して、2つ以上の変数が入力されるような関数のことをいいます。 例えば、$x$, $y$の2つの入力から$z$が出力される関数$f$は二変数関数で […]
｜カテゴリー：数学
時系列分析を実務で行う際に、ほとんどのパターンでは、多変量を対象とした時系列の解析をすることが多いと思います。 自分自身、多変量時系列の解析を行う場面が非常に多くあるため、多変量の時系列データセットから部分時系列を作成す […]
ニューラルネットワーク(深層学習)を用いた分類機は、非線形分離性能があることが知られています。 非線形の分離性能とは、データに対して直線ではない、分類境界を引くことができる性能のことです。 例えば、次のような渦巻き上のデ […]
カテゴリ変数をOne-Hot-Encoding化することは、機械学習やデータサイエンスの実務をおこなっていると頻繁に操作することになると思います。 今回は、One-Hot-EncodingをPythonで実行する方法につ […]
LSTMは深層学習を用いた時系列データなどの予測モデルに利用できる手法で、RNNが抱える問題点を改善する手法となっています。 さまざまな論文等でLSTMがベースラインで利用されるなど、広く利用されている手法です。 今回は […]
機械学習や深層学習の手法の検証に使える、渦巻き上のデータセットを作成してみます。 線形(直線)で分離できないデータ群をうまく分類する手法の検証用途に利用できます。 端的に上記のようなデータセットを利用することができます。 […]
RNN(Recurrent Neural Network)は、深層学習のアルゴリズムの中でも、CNNと並ぶ代表的なアルゴリズムです。基本的に深層学習を学び始めると、CNNに続いてRNNを学ぶことになると思います。 RNN […]
ベクトルの内積の定義について解説します。 ベクトルの内積の成分表示 ここでベクトルの成分表示における内積の式を提示します。 ベクトル$\bm{a}, \bm{b}$の成分がそれぞれ、$\bm{a} = (a_1, a_2 […]
現在の電波法では、300万 [MHz] = 3 [THz] 以下の周波数の電磁波を電波と定義しています。 電波法では、さらに周波数の範囲によって、VLF、LF、MF、HF、VHF、UHF、SHF、EHFといった周波数に略 […]
｜カテゴリー：電波