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海洋ロボコンをやってた人です。 今回は機械学習で使用される目的関数:Objective function(活性化関数、... 海洋ロボコンをやってた人です。 今回は機械学習で使用される目的関数:Objective function(活性化関数、損失関数、最適化関数)の数学的な理論式をパッと確認したく、色々調べたことを書き記しました。 どのような理論式かはPytorchの中身や実装時の挙動に意識を向けなければ、なかなか定着しないなと思ったのが背景です。 機械学習については専門ではありませんので、修正点等あればご遠慮なくご指摘ください。 各目的関数については随時追加し、pytorchで使用するときの関数も記載しています。 以下箇条書きになりますが、よろしくお願いします。 1. ニューラルネットワークの学習フロー ニューラルネットワークの学習では下記のフローに応じて動作します。 このデータフローでは関数の理論を紹介するブロックを色付きとして示しています。 2. Activation Function 活性化関数(Act