
エントリーの編集

エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント1件
- 注目コメント
- 新着コメント
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
PCANetを実装してみた - Qiita
PCANetというニューラルネットワークを実装しました。 論文 (arXiv) 実装 (GitHub) PCANetの概要 PCANet... PCANetというニューラルネットワークを実装しました。 論文 (arXiv) 実装 (GitHub) PCANetの概要 PCANetはその名の通り,ネットワークの重みをPCA(主成分分析)によって計算するCNNの一種です。 利点 PCANetには次のような特徴があります。 PCAで重みを計算するため学習が非常に高速である PCANetそのものの学習は教師ラベルを必要としない 調整が必要なハイパーパラメータが無い モデルが比較的単純なため実装しやすい 教師ラベルを必要としない PCANetは,画像から切り出したパッチをベクトルとみなし,その主成分をネットワークの重みとしています。 一般的なCNNでは,目標とする出力とネットワークの出力の差をネットワーク全体に逆伝搬することで学習を行っています。一方でPCANetは画像さえ与えられればあとはPCAをかけるだけで学習ができてしまうため,教師ラ
2016/12/16 リンク