☗ お知らせ ☗ 2026年06月14日 【入門講座】を実装しました 2026年06月12日 昇級・昇段時に【認定証】が表示されるようになりました 2026年06月12日 対戦成績に戦型・囲い別の集計を表示できるようになりました 2026年06月11日 戦型・囲いを読み上げるようになりました 2026年06月10日 実戦詰将棋でランダム出題ができるようになりました 2026年06月09日 盤面右上の[＋][▢][ー]ボタンで拡大・縮小ができるようになりました([▢]は最適サイズ) 2026年06月07日 対局後に駒を動かせるようになりました。 「本筋」ボタンで元の棋譜に戻ります。 また、棋譜解析後に #推奨手 や #指し手 の読み筋が出ている場合は「推奨」ボタンで読み筋を棋譜にコピーできます。 2026年06月05日 棋譜解析ができるようになりました 2026年05月20日 駒渡し（駒落ち
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは気軽に@omiita_atiimoをフォローしてください！ 【決定版】スーパーわかりやすい最適化アルゴリズム 深層学習を知るにあたって、最適化アルゴリズム(Optimizer)の理解は避けて通れません。 ただ最適化アルゴリズムを理解しようとすると数式が出て来てしかも勾配降下法やらモーメンタムやらAdamやら、種類が多くあり複雑に見えてしまいます。 実は、これらが作られたのにはしっかりとした流れがあり、それを理解すれば 簡単に最適化アルゴリズムを理解することができます 。 ここではそもそもの最適化アルゴリズムと損失関数の意味から入り、最急降下法から最適化アルゴリズムの大定番のAdamそして二階微分のニュートン法まで順を追って 図をふんだんに使いながら丁寧に解説 し
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