心理学 [マインドマップ]セントラルイメージとは
マインドマップには、セントラルイメージというものがあります。
セントラルなだけあって、マインドマップの重要な部分です。
この記事では、セントラルイメージについて解説します。
心理学 
その他 [ハングル]濁音化ルール
韓国語には、「濁音」というものが存在します。
日本語にも「だ」、「ざ」、「が」と同じように濁音は存在するのですが、日本語と韓国語の濁音には1つ違いあります。
それは、濁音になるルールがあるという点です。
今回は濁音化のルールについて解説します。
AI [ディープラーニング]重みの初期値によって起こる問題
ディープラーニングでは、重みの初期値を適切に設定しないと学習に問題が起こることがあります。
重みの初期値によって起こりうる問題について解説します。
AI [ディープラーニング]損失関数の使い分け
ディープラーニングでは、精度の指標として損失関数というのを使っています。
主な損失関数には、「交差エントロピー誤差」や「二乗和誤差」の2つがあります。
この2つはどのように使い分けらているのでしょうか。
AI [ディープラーニング]過学習とは
ディープラーニングでは、しばしば過学習という問題が起こります。
過学習は、結構重要な問題となります。
では、過学習とはどのようなものなのでしょうか。
AI [ディープラーニング]SGD（確率勾配降下法）の欠点
ディープランニングでは、SGD（確率勾配降下法）という重みパラメータの更新方法があります。
SGDは一般的なパラメータの更新方法なのですが欠点があります。
AI [ディープラーニング]エポックとは
ディープラーニングでミニバッチ学習を勉強したら、「エポック」という単語が出てきます。
似たようなのに「バッチ」ってあるけど、「エポック」とは何なのでしょうか。
AI [ディープラーニング]ミニバッチ学習とは
どうも、ちょげです。ディープラーニングでは、ニューラルネットワークが学習する際にミニバッチ学習という手法を使います。ミニバッチ学習によって、学習にかかるコストを減らすことが出来ます。では、ミニバッチ学習とはどのようなものなのでしょうか。デー...
AI [ディープラーニング]訓練データとテストデータに分割する理由
ディープラーニングでは、データを訓練用とテスト用に分割するのを知っていますか。
データをわざわざ分割するのって、手間が増えるだけじゃないの？と思う方もいると思います。
しかし、データを分割するのにはちゃんとした訳があります。
今回は、その理由について解説します。
AI [ディープラーニング]損失関数はどうして必要なのか
ディープラーニングでは、何故損失関数を使うのかを解説します。
python [Python]リスト型と辞書型
Pythonには、整数型、文字列型や浮動小数点型などの変数の型があります。今記事では、リスト型と辞書型について解説します。
AI [ディープラーニング]交差エントロピー誤差とは
ディープラーニングを学習していくと、交差エントロピー誤差というのに出会うと思います。交差エントロピー誤差って何？ってなって、手が止まった人もいると思います。今回は、そういう人に向けて交差エントロピー誤差とディープラーニングでの使い方について解説します。
趣味 [将棋初心者]将棋の上達方法４選
将棋始めたけどどうやったら強くなれるのっていう人に向けて、プロ棋士や強豪の人たちの意見を参考にして上達法を4つ紹介したいと思います。
AI [ディープラーニング]ソフトマックス関数とは
ディープラーニングを学習していると、ソフトマックス関数というのに出会うかもしれません。この関数分かんないんだけど…ってなって、ディープラーニングの学習が行き詰ってしまったという人もいると思います。この関数ってなんやねんという疑問に答えるために、今回はソフトマックス関数についてディープラーニングからの観点で解説します。