Chainerで回帰。データ数の重要性。

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以前、[ベイズ推論による機械学習入門]線形回帰という記事で$y=x^4-2x^2+0.5x+2$にノイズを与えた訓練データが学習される様子を説明しました。今回も$y=x^4-2x^2+0.5x+2$にノイズを与えた訓練データから、ディープラーニングを用いて真の曲線$y=x^4-2x^2+0.5x+2

サイト名: Qiita
2018年12月22日

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