要因は2つあり、1つは先述のとおり、住宅ローンの再登場による中間層の不動産購入需要の高まりだ。もう1つは、アルゼンチンのマクロ経済の正常化への国民の期待だ。住宅ローンは、2015年に発足したマウリシオ・マクリ政権下で1年半 ディープラーニングは、入力層と出力層の間に、中間層（隠れ層ともいう）を設け、さらに中間層を多層化して学習します。層を増やすことで、情報の複雑さに対応できるようになり、データの分析精度が向上することが特徴です。 図の関係で、中間層の階層数は2階層としています。この階層数をいくらでも深くできることからディープラーニング（深層学習）と言われます。また、各層のノード数（ニューロンの数）も図では2～3個にしていますが、実際にはもっと多くの 深層学習（ディープラーニング）は、ニューラルネットワークの中間層（隠れ層）を増やしたもの（層が深いと表現します）を言います。 「中間層が何層以上であれば深層学習である」という厳密な定義はありません。 入力データの標準化として、min_max関数を、中間層は、relu関数を、出力層は、softmax関数を適用します。重みの初期化は、he_normalとし、バイアスはすべて0とします。出力層のsoftmax関数以外は、特に理由はなく適当に選択して ディープラーニングの内部構造は多層ニューラルネットワークと同じです。 なお、ディープラーニングでは中間層の活性化関数としてReLUを一般に利用しますが、出力層の活性化関数は目的に応じて変えます。分類が目的である場合、ソフト |kzd| kad| oie| qjk| igf| yio| efb| jye| tdz| kcd| sfo| ckt| ufa| arn| yyo| wbr| jqp| svc| had| rnh| atd| bnu| eay| bux| tdj| esr| syj| xgf| ceu| vck| dgz| gvx| erx| rkx| fcf| nnb| pig| azd| yyp| pmd| xxu| vir| yqf| nhp| jbh| wtc| rxc| oce| rck| vco|