百科事典

潜在意味分析では、辞書の定義に基づくものではなく、単語の背後にある関係性が主に議論され、この関係性は単語の実際の使用環境に基づいており、基本的な参照として機能します。 この考えは言語心理学者に由来しており、世界の何百もの言語には共通のメカニズムがあると信じており、特定の言語を話す人は誰でも[…]

大域最小値は、すべての点の中で最も小さいものを指します。誤差関数に極小値が 1 つしかない場合、このときの極小値が大域最小値になります。見つかった解がグローバル最小値であることが保証されます。 大域最小値を見つける方法は、複数の局所最小値を見つけて、最小のものを選択することです […]

活性化関数は、ニューラル ネットワークのニューロン上で動作する関数であり、ニューロンの入力を出力にマッピングする役割を果たします。

大域最適化は、特定のセット上の関数の最小値または最大値を見つけようとする応用数学および数値解析の分野であり、実数値関数の最大化は次のように導出できるため、最小化問題として説明されることがよくあります。最小化からの類似。 グローバル最適化とローカル最適化の違いは、前者は特定のセットの極値を見つけることに焦点を当てていることです。 […]

フィードフォワード ニューラル ネットワークは、再帰的ニューラル ネットワークとは異なり、内部パラメーターが入力層から出力層に一方向に伝播する比較的単純な人工ニューラル ネットワークです。 フィードフォワードは信号の流れの観点からは、入力信号がネットワークに入った後の信号の流れは一方向です。

サンプリングとは、一般的に使用される推論統計手法であり、対象となる母集団 (Population、またはマトリックス) から個人の一部をサンプル (Sample) として抽出し、得られたデータに基づいてサンプルの 1 つまたはいくつかの属性を観察することを指します。母集団の量的特徴をある程度の信頼性をもって推定・判断することで、母集団の理解を実現します。

感情分析は自然言語処理の一般的な方法であり、テキストの語彙分析に基づいて、テキストに含まれる特定の感情やその他のタグを特定します。 感情分析は感情分析に似ていますが、カナダ国立研究評議会によって公式にリリースされた感情辞書には、より多くの種類の感情情報が含まれています。 怒り […]

頻度主義者は、世界は決定論的であり、その真理値が変化しないオントロジーが存在すると信じています。頻度主義者の目標は、真の値またはその範囲を見つけることです。頻度主義派の見解は、ランダムな出来事の背後には何らかの深い生成メカニズムがあるに違いないと考えていますが、イベント自体はランダムですが、このメカニズムは決定的です。 頻度主義学派とは異なるのは、以前は […]

トレーニング エラーは、データ トレーニング中に発生するエラーです。は、トレーニング データ上のモデルの平均損失です。

最大期待値は、観測不可能な従属変数に基づいて確率モデル内のパラメータの最大尤度および最大事後推定値を見つけるためのアルゴリズムです。 最大期待値アルゴリズムは通常、機械学習やコンピューター ビジョンのデータ クラスタリングの分野で使用されます。期待値 E の計算: 隠れ変数の既存の推定値の使用 […]

過学習は機械学習における現象です。これは、サンプル内の分類に必要のない一部の属性が学習される状況を指します。このときに学習された決定木モデルは最適なモデルではなく、汎化パフォーマンスの低下につながります。

期待損失はすべてのサンプルの予測能力であり、グローバルな概念です。経験的リスクはローカルな概念であり、トレーニング データセット内のサンプルに対する決定関数の予測能力のみを表します。 経験的リスクと予想されるリスク。経験的リスクはトレーニング セット内のすべてのサンプル ポイントの損失関数に基づいて、局所的に最適化され、現実的に取得できます。

ナイーブ ベイズ分類器 (NBC) は、ナイーブ ベイズ分類に基づく条件付き確率分類器です。

ナイーブベイズとは、各カテゴリの出現確率のみに基づいて予測および分類することを指し、確率論に基づいた分類アルゴリズムです。このアルゴリズムはベイズ公式に基づいています。

対応のある t 検定は、一般的に使用される t 検定です。これは、異なる条件が重大な影響を与えるかどうかを評価するために、分析のために異なる条件下で同じ母集団から 2 セットのサンプルを取得することを指します。異なる条件とは、異なる保管環境、異なる測定システムなどを指します。

アンダーフィッティングとは、モデルがトレーニング データに十分に適合していない状況を指します。通常、モデルの学習と一般化の機能を評価するために使用されます。

分類器を定義すると、既存のデータに基づいて分類モデルが構築され、このモデルはデータベース内のデータ レコードを特定のカテゴリにマッピングできるため、データ予測に適用できます。 分類器の構築と実装は通常、次の手順を経ます: サンプルの選択 (ポジティブ サンプルとネガティブ サンプルを含む) […]

重みは、特定の指標を指す相対的な概念です。指標の重みは、全体の評価における指標の相対的な重要性を指します。

アンダーサンプリングは、クラスの不均衡を軽減するために一部のサンプルを破棄する方法です。つまり、トレーニング セット内のサンプル数がより多いカテゴリ (多数派カテゴリ) に対して、適切なアンダーサンプリングが実行されます。

ソフト インターバルは、線形の分離できない問題に対処し、ノイズの影響を軽減するために使用される方法です。ソフト マージニングは、分類時にいくつかのエラー ポイントを許容する手法です。

動径基底関数 (RBF) は、動径方向に沿って対称なスカラー関数です。通常、特定の中心 X に対する空間内の任意の点 X として定義されます。_c 距離の単調関数。 K ( || と書くことができます) _c || )、その効果は多くの場合局所的です。_c 関数が非常に小さな値を取る場合。

量子コンピューティングは、量子効果に基づいた新しいコンピューティング手法であり、基本原理は量子ビットを情報の符号化および記憶単位として使用し、多数の量子ビットの制御された進化を通じてコンピューティング タスクを完了することです。 量子コンピューティングと従来のコンピューティングの比較 (1) 情報表現 従来のコンピューティングでは、コンピュータが動作する単位は 0 または 1 の値を持つ比率です。

量子コンピューターは、量子ロジックを使用して汎用計算を実行するデバイスです。量子コンピューティングの具体的な実装形態です

量子ニューラル ネットワーク (QNN) は、特定のトポロジー構造に従って複数の量子ニューロンで構成されるネットワークです。