勉強方法は各自でやるしかないとして、最後の詰めについてまとめ（ポエム）を書こうと思います。 #巨人の肩に乗る うまくまとめてくれている人の記事を見ることは勉強になります。 すべてを読むのではありません 大事なところを感じるのです**(Ctrl + F にそっと手を置いて)** #①さいきょう にまとまっているサイト 困ったら7割はここで解決する 人名・手法・主要単語名 【資格試験対策】ディープラーニングG検定【キーワード・ポイントまとめ】 文章形式に網羅的 文字が多い が故に検索に引っかかりやすい 【AI入門・G検定】JDLA Deep Learning for GENERAL 2018#1 推薦図書キーワードまとめ 個人的に覚えられなかった単語がまとまっている G検定学習メモ 確率的・確定的とか載っている所ここくらいでは？ 人名や単語名がテーブル状にまとまっている G検定 本番困りそうな
それぞれの色の意味は？ ニューラルネットワークの学習過程を視覚化するために、青色とオレンジ色を使っています。 色の使い方が微妙に異なる部分はありますが、基本的に、青色は「正の値」（positive values）を表し、オレンジ色は「負の値」（negative values）を表しています。 入力層（input layer）においては、データの点（points： 小さな円で表現されている）それぞれが、もともと青色かオレンジ色で着色されています（［出力］のグラフ図を参照）。 つまり、各点が初めから「正の値」か「負の値」（正解ラベル）に対応付けられているということです。 隠れ層（hidden layers）においては、ニューロン間の結合の重み（weights）によって、線が着色されています。 青色の線は「正の重み」（positive weight）を表し、オレンジ色の線は「負の重み」（nega
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