「人工知能のパラメーター数」の版間の差分

ページの作成:「'''人工知能のパラメーター数'''とは、その人工知能プログラム中で使用している(メモリに保持している)行列ベクトルの総数です。 <source lang="python"> import torch # 例えば、1000個の入力から500個の出力へ変換する層のパラメータ # 重み: (出力数, 入力数) の行列 weights = torch.randn(500, 1000) # バイアス: (出力数) のベクトル bias = torch.r…」
 
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# パラメータ数 = 500 * 1000 + 500 = 500,500
# パラメータ数 = 500 * 1000 + 500 = 500,500
</soruce>
</source>


数字がデカければ賢いという単純なものではありませんが、パラメータが多いほどモデルの表現力が増し、より複雑な文脈やニュアンスを理解・表現でき、高性能になる傾向があります。
数字がデカければ賢いという単純なものではありませんが、パラメータが多いほどモデルの表現力が増し、より複雑な文脈やニュアンスを理解・表現でき、高性能になる傾向があります。