Google Launches Deep Learning with TensorFlow MOOC Google and Udacity have partnered for a new self-paced course on deep learning and TensorFlow, starting immediately. Deep learning is still everywhere, and its prevalence is steadily growing. Much of the current excitement surrounding machine learning is deep neural network-based, and practitioners and researchers alike are attracted to the subfie
Dive into deep learning with this practical course on TensorFlow and the Keras API. Gain an intuitive understanding of neural networks without the dense jargon. Learn to build, train, and optimize your own networks using TensorFlow. The course also introduces transfer learning, leveraging pre-trained models for enhanced performance. Designed for swift proficiency, this course prioritizes hands-on
January 12, 2016It is hard not to be enamoured by deep learning nowadays, watching neural networks show off their endless accumulation of new tricks. There are, as I see it, at least two good reasons to be impressed: (1) Neural networks can learn to model many natural functions well, from weak priors. The idea of marrying hierarchical, distributed representations with fast, GPU-optimised gradient
BESOM(ビーソム)は、ベイジアンネットを用いて大脳皮質の情報処理を再現する機械学習アルゴリズムです。BESOMに関連する研究者向けの情報発信をしていきます。(内容は個人の意見であり所属する組織の見解ではありません。) 時系列データを学習するニューラルネットの一種、 LSTM について、 ちょっとだけ理解しようと試みたので、自分用のメモをここに書いておきます。 「Long Short-Term Memory in Recurrent Neural Networks」 http://www.felixgers.de/papers/phd.pdf ドイツ Hannover 大、 FELIX GERS の Thesis, 2001 。 p.11 に「従来の(初期の)LSTM」の全体像が書かれている。 が、メモリブロックが1つに省略されているので全体像が分かりにくい。 (RNNの中間層の各ユニッ
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