パーセプトロンという概念が現れたのは、1958年だった。 心理学者・計算機科学者のフランク・ローゼンブラットが1957年に考案し、1958年に論文を発表した。 パーセプトロンは1943年に発表された形式ニューロンに基づく。 ローゼンブラットはこの形式ニューロンの考え方を基にしてパーセプトロンを開発した。S層(感覚層、入力層)、A層(連合層、中間層)、R層(反応層、出力層)の3つの部分からなる。S層とA層の間はランダムに接続されている。S層には外部から信号が与えられる。A層はS層からの情報を元に反応する。R層はA層の答えに重みづけをして、多数決を行い、答えを出す。 ( → パーセプトロン - Wikipedia ) このあと、「小脳はパーセプトロンである」という仮説に基づいて、伊藤正男が生理学的に大きな成果を出した。 1970年頃、デビッド・マーとジェームズ・アルブスによって小脳はパーセプト
という感じの表(混同行列というらしい)が出てきて、いろいろ説明されていますが 陽性/陰性とかPositive/Negativeとか言われても、いまいちピント来きません!!! ということでいろいろ調べていたら、以下のブログにとてもわかりやすく説明されていた。 https://towardsdatascience.com/data-science-performance-metrics-for-everyone-4d68f4859eef 備忘もかねて、この記事にまとめます! ケース ある医者が透析している患者が来週中に入院するか/しないかを予測する 医者の予測結果をベン図にすると以下のようになります。 入院すると予測 True Positives(TP) : 本当に入院した => 予測は正解 False Positives(FP) : 入院はしなかった => 予測は不正解 入
# !wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.ja.300.vec.gzで落とせます model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('cc.ja.300.vec.gz', binary=False) repat = re.compile(r'^[あ-ん\u30A1-\u30F4\u4E00-\u9FD0]+$') vocab_list = [w for w in list(model.vocab.keys())[10000:50000] if len(w) > 2 and repat.fullmatch(w) and w[-1] != 'っ' and w not in list(ww_df.word) and w not in list(sw
For significantly better and customizable anime image generation, check out Holara AI Creativity Slider 0.5 Higher creativity values tell the AI to be more creative and detailed, but also messy and weird Speed Slider 1.5 Space: pause grid, Drag: pan grid, Click: open image in new tab F: fullscreen mode, Z: toggle zoom on hover, V: video mode You can find updates about anime and AI on Twi
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く