RBMから考えるDeep Learning ～黒魔術を添えて～ - Qiita

ずいぶん遅くなりましたが、ひとまず完成です。疑問点・翻訳ミスを始めとした指摘がありましたら、どしどしお願いします(14/12/18)。 1週間あるから大丈夫だろうとたかを括っていたら、あっという間に投稿日になってしまいました。本当はPylearn2を使ってRBMを学習させようと考えていたのですが、役に立つ内容を書くには時間が足りなさすぎるので、お茶を濁します。 今回の目標 Restricted Boltzmann Machine及びDeep Belief Networkの基本的な動作原理を知る "A Practical Guide to Training Redstricted Boltzmann Machine"(GE Hinton, 2012)で黒魔術(RBMの性能を引き出すコツ)を学ぶ 先日、以下のような発表をしました。今回の内容は以下のスライドの焼き直し・改良を含みます。参考にどう

[non_117]

パラメータ職人……

[tokuryoo]

「RBMの性能を引き出すコツ」

[a_bicky]

素晴らしい内容

[mano-junki]

DeppLearning 黒魔術とか

[monnalisasmile]

これ凄いな改めて

[teddy-g]

Deep LearningのRBMについて。AutoEncoderの方が理解しやすい気がする。

[kasumani]

RBMから考えるDeep Learning　～黒魔術を添えて～ 未完ですが、ひとまず公開します。更新をお待ちください… Tags: feedly, ifttt, recently read, saved for later from Pocket December 08, 2014 at 09:49PM via IFTTT

[midorukun]

素晴らしい記事

[chezou]

これ、許可とってオライリーから電書で出てもいいくらいだ。/昔のNNのチューニング以上に辛いのか....