数式表示ライブラリ(Mathjax)を Ver 3.x に載せ替えた

はじめに 数式をWebに書くには Mathjax.js が便利ですよね。 v2系よりも描画が速くなった(速度 3割増し?)とのことのなので、今後はv3系を使う予定です。 乗り換えの際に、inlineでの記述がうまくできなくてかなり悩んでいました。一応解決したので備忘録…

はてなブログで書いたコードブロックに行番号を表示する

はじめに はてなブログのコードブロックにも行番号を表示したいですよね。ということで、先人のブログを参考に設定してみました。 参考にしつつ更新したところ 各コードブロックの開始番号を変えたい つまり、そのまま指定すると ↓こんな感じで1から始まる…

数式の書き方(Mathjax 覚え書き)

はじめに MathjaxはLatexで数式を表現するパッケージです。Ver2系とVer3系が出回っていますが特にこだわりが無ければVer3系を使用するのが良いでしょう。処理速度も改良されていますし、最新メンテナンスによりセキュリティ的にも堅牢と言えます。利用の際に…

深層学習 day1 Section5(誤差逆伝搬法)

このページは Study-AI の実装演習レポートです。 1. 要点まとめ 勾配誤差の計算には、数値微分を用います。 $$ \nabla E=\frac{\partial E}{\partial W}=\left[\frac{\partial E}{\partial w_1}...\frac{\partial E}{\partial w_M}\right] $$ 数値微分とは…

深層学習 day1 Section4(勾配下降法)

このページは Study-AI の実装演習レポートです。 1. 要点まとめ 勾配下降法は、重みやバイアスを調整しながらニューラルネットワークを学習させる手法であり、次の3手法があります。 手法 特徴 勾配下降法(GD;Gradient Descent) 学習に全データを使用す…

深層学習 day1 Section3(出力層)

このページは Study-AI の実装演習レポートです。 1. 要点まとめ 出力層は、分類であれば各クラスに属する確率など、人間が欲しい最終的な結果を出力します。 機械学習において、この出力層の結果と目的変数の値を比較し、どれくらい合っているかを算出する…

深層学習 day1 Section2(活性化関数)

このページは Study-AI の実装演習レポートです。 1. 要点まとめ 活性化関数とは、ニューラルネットワークにおいて、次の層への出力の大きさを決める【非線形の関数】のことです。入力の値によって、次の層への信号のON/OFFや強弱を定める働きを持ちます。 …