2018年風TensorFlowでの学習処理の記述方法 - 終末 A.I.
TensorFlowが登場して早いことで3年近く経とうとしています。 Deep Learning自体がブームになってからだと、それ以上の月日が経っているわけで、人工知能ブームも以外と続いているなあというのが正直な感想です。 Theanoやtorch、chainerに遅れをとって立ち上がったTensorFlowでしたが、はじめのうちはチュートリアルコードですらこのようなありさまで、とてもではありませんが簡単に誰もが使えるというような状態ではありませんでした。 1年ほど前からようやく、Keras の取り込みや Dataset API の実装、MonitoredTrainingSession のようなリッチな Session オブジェクトの導入などで、少し凝ったことをする場合でもかなり簡単に書けるようになってきました。 一方で公式のチュートリアルでは、データセットの読み込みはありもののAPIを使
数学系向けDeepLearning/Tensorflow入門 - Qiita
DeepLearningは最近ブームであり,その有名なライブラリとしてTensorflowがあります． この記事ではDeepLearningの基本的な部分を数式を使って書き下すこととTensorflowの使い方を紹介します. 今更っていう気もしますが…，そこは気にしないでおくことにします 主な対象はベクトル空間やテンソル積等をある程度知っているけれど，DeepLearningは知らない人です. なので表記も大学の数学でよく出てくるものしています. なおニューラルネットワークの積分表現には触れません. 三層パーセプトロン ニューラルネットワークの基本的な形の一つである三層パーセプトロンを定義します. 定義 (三層パーセプトロン) 行列$W_1 \in M_{n_0 n_1}(\mathbb{R}),W_2 \in M_{n_1 n_2}(\mathbb{R})$とベクトル$b_1 \in \
「TensorFlow はじめました」をはじめました！ - blog.tmp.tokyo
機械学習という言葉が最近話題になってきています。少し前に IBM 社の Watson が癌患者を救ったというニュースがありました。 www3.nhk.or.jp はい。最近はこの IBM の Watson が頑張っています。膨大な情報を読み込み，その中から最適の解を探してくるのです。人間には到底不可能な量の情報を扱うためまさに「人工知能」と言うに相応しいソリューションと言えます。 www.ibm.com うちの会社でも一部の部隊が Watson を使って何か怪しげなことをやっていますが，Watson はいかんせん「タダじゃない」のです。まあ人間の代わりに学習してより知能を高めていくのですから作った方もタダで使わせてくれるわけはありません。 ところが，世の中にはこの機械学習をタダで試してみることができるものも存在するのです。 我らが Google ! そうです。世界トップクラスの IT 企業
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