小島/test/2007-10-25
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開始行:
[[小島/test]]
**GHAプログラム [#t0e7d00b]
-朝8:20に来た時点でほとんど進んでいない。。&br;
--itr=7(/100)だった
**Meeting [#x3c63f00]
-GHA
--目標確認
---「実践的な(大きな)データに対応できるか」
---「要素が追加された時に対応できるか」
--標準化は必要か?
---対象ベクトルがsparseなので逆に情報が増大
---標準化なしで出来るかは未確認
---標準化の有無で学習係数の影響は?
---結果は繰り返し確認
--学習係数GAMMAと冷却係数COOLの決定法
---論文&br;
- "Hierarchical Neural Network for -":equation(11)の意味解析&br;
- "Adaprive Learning Algorithm for -":Figure(2)の理解
---sample数を小さくして実験&br;
- sample数によるGAMMA、COOLのパターンを決める&br;
- データについて大西さんにメール
-学会発表を目指す
--卒論レベルより特化した内容、HW化を含む = 結果を出す
終了行:
[[小島/test]]
**GHAプログラム [#t0e7d00b]
-朝8:20に来た時点でほとんど進んでいない。。&br;
--itr=7(/100)だった
**Meeting [#x3c63f00]
-GHA
--目標確認
---「実践的な(大きな)データに対応できるか」
---「要素が追加された時に対応できるか」
--標準化は必要か?
---対象ベクトルがsparseなので逆に情報が増大
---標準化なしで出来るかは未確認
---標準化の有無で学習係数の影響は?
---結果は繰り返し確認
--学習係数GAMMAと冷却係数COOLの決定法
---論文&br;
- "Hierarchical Neural Network for -":equation(11)の意味解析&br;
- "Adaprive Learning Algorithm for -":Figure(2)の理解
---sample数を小さくして実験&br;
- sample数によるGAMMA、COOLのパターンを決める&br;
- データについて大西さんにメール
-学会発表を目指す
--卒論レベルより特化した内容、HW化を含む = 結果を出す
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