Lua版 ゼロから作るDeep Learning その１３［ニューラルネットワークに関する勾配］ - Qiita
過去記事まとめ Lua版 ゼロから作るDeep Learning まとめ はじめに 今回は原書4章のニューラルネットワークに関する勾配の部分を実装します。具体的いうと損失関数の重みに対する勾配を求めます。これを求めることによって最適な重みを求めていくことができ、これがニューラルネットワークを最適化する第一歩となります。 スクリプトは以下の通りです。 --Copyright (C) 2017 Kazuki Nakamae --Released under MIT License --license available in LICENSE file common = require './common' --- simpleNetクラス（オブジェクト） -- 単純なニューラルネットワークを生成する -- @param isConstW 重みを固定 {Type:Bool} simpleNet=
Lua版 ゼロから作るDeep Learning まとめ - Qiita
はじめに この記事は斎藤康毅先生著のゼロから作るDeep Learning ――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装で掲載されているスクリプトをLuaの機械学習計算ライブラリTorchで実装した記事のリンクを掲載しています。 定期的に参照したい方はこちらをストックしていただけたら便利かと思われます。 記事一覧（更新中） Lua版 ゼロから作るDeep Learning その１[パーセプトロンの実装] Lua版 ゼロから作るDeep Learning その２［活性化関数］ Lua版 ゼロから作るDeep Learning その３［３層ニューラルネットワークの実装］ Lua版 ゼロから作るDeep Learning その４［ソフトマックス関数の実装］ Lua版 ゼロから作るDeep Learning その５［MNIST画像の表示］ Lua版 ゼロから作るDeep Learning
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