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Author: popura

PITCHME.md

@@ -200,6 +200,23 @@ Yuma Kinoshita
 
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+### Deep neural network
+- 微分可能な関数の合成関数
+- パラメータ（重み・バイアス）を調整することで
+  任意の関数を任意の精度で近似できる
+  - 幅が無限，あるいは，深さが無限のとき
+- 2クラス分類問題を実際に解いてみる
+
++++
+
+### 問題
+- 車内と家で録音された音声データを2クラス分類
+- すべてのデータは以下のように統一されている
+  - 長さ30秒
+  - サンプリング周波数 44.1kHz
+
++++
+
 ### 学習の実行
     ```
     $ cd ./src
@@ -217,3 +234,41 @@ Yuma Kinoshita
 +++
 
 ### 解説
+- Datasetクラス
+  - 与えられたインデックスに対応するデータとラベルを読み込む
+  - AudioFolderクラスの親クラス
+- DataLoaderクラス
+  - 学習のためのミニバッチを自動で作ってくれる
+- transform
+  - 前処理を行う
+
++++
+
+### 解説
+- nn.Moduleクラス
+  - DNNモデルやレイヤのクラス
+  - forwardメソッドに順伝搬時のフローを記述
+  - nn.Sequenceクラスを使うとforwardの記述が簡単になる
+- summary()
+  - DNNモデルの構成を表示してくれる
+  - 非公式
+
++++
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+### 解説
+- criterion
+  - 損失関数
+- optimizer
+  - 最適化アルゴリズム
+- scheduler
+  - 学習の途中で学習率を変更してくれる
+  - 必須テクニック
+
++++
+
+### 自分で使うには
+1. 学習データを用意
+1. Datasetクラスを修正
+1. transformを修正
+1. nn.Moduleクラスを修正
+1. criterionを適切に選ぶ