ニューラルネットワークの核心理論と実習
パーセプトロンから誤差逆伝播法まで、ニューラルネットワークの核心となる数学理論を体系的に学び、Rコードで自ら実装します。活性化関数、勾配降下法、多層ニューラルネットワークなど、ディープラーニングの基礎をしっかりと身につけ、実際のデータセットを活用した分類問題の解決能力を養います。
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難易度 初級
受講期間 無制限
Artificial Neural Network
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classification
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gradient-descent
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dnn
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Artificial Neural Network
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dnn
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