numpyだけでCNN実装 - Qiita
はじめに pythonでCNNを実装しました． 深層学習ライブラリは使用せず，numpyだけで実装しました． 教科書として『深層学習』を使いました． 本記事の構成 はじめに CNN 畳込み層 プーリング層 学習 重みの更新 誤差逆伝播 pythonでの実装 畳込み層の実装 プーリング層の実装 MNISTデータセットでの実験 学習 結果 おわりに CNNとは，畳込み演算を用いた順伝播型ネットワークであり，主に画像認識に応用されています． 一般的なニューラルネットワークは，隣接層のユニットが全結合されたものですが， CNNは，隣接層間の特定のユニットのみが結合した特別な層を持ちます． これらの特殊な層では，畳込み および プーリング という演算を行います． 以下では，畳込みとプーリングについて説明します． 畳込み層 畳込みは，画像にフィルタの対応する画素同士の積をとり，その総和をとる演算です．
【みんな】Caffeより手軽かつ高速! Cで書かれた必要十分な深層学習フレームワーク darknetを試す【意外と知らない】:電脳ヒッチハイクガイド:電脳空間カウボーイズZZ(電脳空間カウボーイズ) - ニコニコチャンネル:生活
チャオ! オレだ。 深層学習を手軽に使いたいというニーズは日に日に高まっているはずなのに、ガクシャ先生どもと来たら、やれMatlabだ、やれPythonだのと軟弱言語の話しかしやしねえ。どこかに気骨溢れたナイスガイはおらんのか! と思ったら、居た。 それが今回紹介するdarknetだ。 darknetという名前から想像する異常にダークである。 バーン どうよこのダークネス感 いまどき黒いページというのは珍しい。 そして無駄に凝った魔法陣のようなロゴ。ダークだ。 しかしダークネット、厨二満開とせせら笑っていられるのもいまのうちだ。 このダークネット、実に必要十分な機能を最短で試せる超絶優れたツールなのである。 CaffeやTensorFlowほどの知名度はないが、実用性皆無なTensorFlowに比べてdarknetはものすごく実用的。Cが分かる人ならばこれほど使いやすいものもちょっと他にな
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