Theano で Deep Learning <6>: 制約付きボルツマンマシン <前編> - StatsFragments
DeepLearning 0.1 Documentation の第六回は 制約付きボルツマンマシン (Restricted Boltzmann Machines / 以降 RBM) 。RBM は オートエンコーダとはまた別の事前学習法。かなり分量があるので、とりあえず元文書 前半のRBM の仕組みまで。 RBM を理解しにくいポイントは 2 つあるかなと思っていて、 この構造 (グラフィックモデル) であるメリットはあるのか？ 学習 (Contrastive Divergence) で何をやってんのか？ というとこではないかと。最初、自分は 2 がまったくわからなかった。2 は "とりあえずできそうな構造 / 方法でやってみたらなんかうまくいった" 感があって、理由がいまいちはっきりしないところがある。 目次 DeepLearning 0.1 について、対応する記事のリンクを記載。 第一回
Theano で Deep Learning <3> : 畳み込みニューラルネットワーク - StatsFragments
Python Theano を使って Deep Learning の理論とアルゴリズムを学ぶ会、第三回。今回で教師あり学習の部分はひと段落。 目次 DeepLearning 0.1 について、対応する記事のリンクを記載。 第一回 MNIST データをロジスティック回帰で判別する 英 第二回 多層パーセプトロン 英 第三回 畳み込みニューラルネットワーク (今回) 英 第四回 Denoising オートエンコーダ 英 第五回 多層 Denoising オートエンコーダ 英 第六回の準備1 networkx でマルコフ確率場 / 確率伝搬法を実装する - 第六回の準備2 ホップフィールドネットワーク - 第六回 制約付きボルツマンマシン 英 Deep Belief Networks 英 Hybrid Monte-Carlo Sampling 英 Recurrent Neural Network
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Welcome¶ Theano is a Python library that allows you to define, optimize, and evaluate mathematical expressions involving multi-dimensional arrays efficiently. Theano features: tight integration with NumPy – Use numpy.ndarray in Theano-compiled functions. transparent use of a GPU – Perform data-intensive computations much faster than on a CPU. efficient symbolic differentiation – Theano does your d
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