Recursive (not Recurrent!) Neural Networks in TensorFlow - KDnuggets
Recursive (not Recurrent!) Neural Networks in TensorFlow Learn how to implement recursive neural networks in TensorFlow, which can be used to learn tree-like structures, or directed acyclic graphs. By Alireza Nejati, University of Auckland. For the past few days I’ve been working on how to implement recursive neural networks in TensorFlow. Recursive neural networks (which I’ll call TreeNets from n
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
Google Launches Deep Learning with TensorFlow MOOC - KDnuggets
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
Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlowという名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められているのだと思います。 こちらをさっそく触ってみたので、紹介したいと思います。 TensorFlowの特徴 公式紹介ページから特徴をいくつかピックアップします。 Deep Flexibility ~深い柔軟性~ 要望に応じて、柔軟にニューラルネットワークを構築できます。ニューラルネットワークの
Why does TensorFlow matter?
(definitely a hot take — let me know what you think!) A few hours ago I noticed that something was bugging me about the TensorFlow announcement: I mean, it’s yet another deep learning platform — and there are lots of them. Those in the know — such as very smart ML engineers at Google — point out that it’s particularly close in features and approach to theano. (FTR, I’m in that vast majority) In ot
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