CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
Table of Contents: Architecture Overview ConvNet Layers Convolutional Layer Pooling Layer Normalization Layer Fully-Connected Layer Converting Fully-Connected Layers to Convolutional Layers ConvNet Architectures Layer Patterns Layer Sizing Patterns Case Studies (LeNet / AlexNet / ZFNet / GoogLeNet / VGGNet) Computational Considerations Additional References Convolutional Neural Networks (CNNs / Co
TensorFlowでDNNをスクラッチするためのオレオレチュートリアル - 終末 A.I.
はじめに Chainer もなんとなしに慣れてきたので（使いこなせているレベルではありませんが）、他のDNN Framework も触ってみようと思いたち、昨日からTensorFlowをいじってみています。 最終的なアウトプットは同じなので、クラス構造などが結構似通っていて、思ったより学習コストが低かったのですが、一点苦戦したのがTensorFlowのチュートリアルの微妙さです。 Deep MNIST for Experts → とりあえず導入 TensorFlow Mechanics 101 → 基本要素の説明 以上...！ といった感じで、普通のDNNはどう書いたらいいの？な質問に答えてくれるのにぴったりなコンテンツが残念ながらありません。 Easy ML with tf.contrib.learn あたりが求めているものに近いのですが、tf.contrib.learn という3分クッ
「TensorFlowはじめました」を読んだ - すぎゃーんメモ
TensorFlowはじめました 実践！最新Googleマシンラーニング (NextPublishing) 作者: 有山圭二出版社/メーカー: インプレスR&D発売日: 2016/07/29メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 著者の有山さんとは、TensorFlowでの独自の画像データセットの分類に取り組む同士(？)として勉強会などでお話する機会があり、そんな縁もありまして有り難いことに献本ということで読ませていただくことができました。 第1章の「TensorFlowの基礎」では最初にまずデータフローグラフの「構築」と「実行」で分かれているという概念について、丁寧に説明されていてとても良かったです。いきなり何も知らずに公式Tutorialだけ始めていた自分は、こういう概念について理解するのが遅かった…。 第2章ではCIFAR-10の学習モデルと評価。公式Tutorialの
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