[B! deep learning][Python] iGCNのブックマーク

iGCN id:iGCN

deep learningとPythonに関するiGCNのブックマーク (2)

こんな私でもニューラルネットワークをスクラッチで実装できました(30歳男性） - seri::diary
この記事はトレタ Advent Calendar 2016の22日目です。 21日目はswdhの ActiveRecordオブジェクトを関連ごとシリアライズしてデシリアライズするでした。スナップショット的にその時点のモデルを関連モデル含めて保存したい、っていう要望はBtoBやってると結構遭遇しますね。テーブルをちゃんと正規化すればするほど難しくなるやつなのでgem化されてるとありがたいです。さて、この記事ではゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読んでpythonに入門するところから初めてニューラルネットワークを実際に実装して見た所感を記述します。平たく言えば読書感想文です。ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2
iGCN 2016/12/27
ディープラーニング

Python

machinelearning

deep learning
リンク
はじめるDeep learning - Qiita
そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとはこちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
iGCN 2016/01/01
プログラミング

機械学習

Python

deep learning
リンク
1