TensorFlow Playgroundはニューラルネットを理解するのにおススメ - 西尾泰和のはてなダイアリー
ネットワークの重みや各ニューロンがどういう入力の時に発火するのかが、学習していく過程で各時刻可視化されてとても良い教材です。 http://playground.tensorflow.org/ うずまきのデータセットに関して「中間層が1層しかないとうずまき（線形非分離な問題）は解けない」という誤解があるようなので、まずは1層でできるという絵を紹介。なお僕のタイムライン上では id:a2c が僕より先に気付いていたことを名誉のために言及しておきます。 で、じゃあよく言われる「線形非分離な問題が解けない」ってのはどういうことか。それはこんな問題設定。入力に適当な係数を掛けて足し合わせただけでは適切な境界を作ることができません。 こういうケースでは中間層を追加すると、中間層が入力の非線形な組み合わせを担当してくれるおかげで解けなかった問題が解けるようになります。 1つ目のデータセットでは特徴量の
IBMが脳型チップ普及に本腰、ハードとソフトの開発環境公開
米IBM社が2014年夏に発表した脳型チップ「SyNAPSE」（開発コード名はTrueNorth）の実用化に向けて積極的に動き始めた（図1）。 SyNAPSEは1チップ中に神経細胞のニューロンに相当する機能100万個と、ニューロン間のスイッチであるシナプスに相当する機能2億5600万個を実装した非ノイマン型プロセッサーである。スパイク状の信号を発するニューロンを相互に結合した構造を採る。ニューロンの総数はおよそ蜂の脳に相当する。
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AI-NeuralNet-FastSOM-0.19 - Perl extension for fast Kohonen Maps - metacpan.org
