第1回 初めてのニューラルネットワーク実装、まずは準備をしよう ― 仕組み理解×初実装（前編）第1回 初めてのニューラルネットワーク実装、まずは準備をしよう ― 仕組み理解×初実装（前編）：TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門 機械学習の勉強はここから始めてみよう。ディープラーニングの基盤技術であるニューラルネットワーク（NN）を、知識ゼロの状態から概略を押さえつつ実装してみよう。まずはワークフローを概観して、データ回りの処理から始める。
Chainerで始めるニューラルネットワーク - Qiita
Chainerは、Preferred Networksが開発したニューラルネットワークを実装するためのライブラリです。その特徴としては、以下のような点があります(ホームページより)。 高速: CUDAをサポートし、GPUを利用した高速な計算が可能 柔軟: 柔軟な記法により、畳み込み、リカレントなど、様々なタイプのニューラルネットを実装可能 直観的: ネットワーク構成を直観的に記述できる 個人的には、さらに一つ「インストールが簡単」というのも挙げたいと思います。 ディープラーニング系のフレームワークはどれもインストールが面倒なものが多いのですが、Chainerは依存ライブラリが少なく簡単に導入・・・できたんですが、1.5.0からCythonを使うようになりちょっと手間になりました。インストール方法については以下をご参照ください。 Mac Windows AWS 公式インストール情報 また、C
誤差逆伝播法を宇宙一わかりやすく解説してみる｜迫佑樹オフィシャルブログ
さて，クリスマスですね．各分野で行われているアドベントカレンダーも最終日です． 恐縮ながら，最も購読者数の多い，機械学習に必要な高校数学やり直しアドベントカレンダー Advent Calendar 2016を締めくくらせていただこうと思います． ラストに相応しい記事として，機械学習に必要な高校数学をやり直した後で ニューラルネットワークの学習手順を理解してみようという内容にしてみました 実際に高校生に教えてみて理解してきただけた内容なので，1つ1つみていけば決して難しくないはずです． また，これは前回の記事の前提知識が必要となります． 私が教えた高校生のスペック 「高校生に教えてみた」という記事ですが，どのレベルの高校生かをはじめに明確にしておく必要がありますね． 私がニューラルネットワークの学習手順を教えた高校生は，理系の高校3年生で，数学3までは終了しています 単純な微分の計算，合成関
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
