線形層と比較した畳み込み層 - HELLO CYBERNETICS
はじめに 全結合層 全結合層の数式 非全結合層 畳み込み層 入力成分のindexに着目した非全結合層 非全結合・重み共有層 1D畳み込み層 2Dの畳み込み層 最後に はじめに 今回はニューラルネットワークの基本的な構成要素である線形（全結合）層と畳み込み層について簡単に説明します。 これを説明するモチベーションは、「畳み込み層は線形層よりも優れた発展的手法、複雑な手法であるという勘違いが 初学者の中であるのではないかと感じ、それの解消をするためです。 以降、畳み込み層と線形層の最たる違いを主張するために、線形層のことを全結合層と呼ぶことにします。 この呼び名は、TensorFlowやKerasなどのフレームワークで採用されています（layers.dense）。 全結合層 全結合層の数式 まず全結合層について数式を以下に示します。 入力ベクトル$x \in \mathbb R^{D}$に対し
研究会 - 輸送理論から見た深層ニューラルネット
2017-09-16 14:05 ［招待講演］輸送理論から見た深層ニューラルネット ○園田 翔（早大） PRMU2017-60 IBISML2017-32 深層ニューラルネットの中では何が起きているのだろうか？本講演では，深層ニューラルネットを輸送写像として説明する。輸送写像とみなすことで，深層ニューラルネットはユークリッド空間やWasserstein空間上の軌道に対応付けられる。深層学習の原型であるデノイジング・オートエンコーダーの輸送写像を解析的に計算する。深層ニューラルネットは，データ分布の特徴量を減らす方向にデータ点を輸送する輸送写像であることを説明する。 What is happening in deep neural networks? In this talk, we formulate them as transport maps. From the transportat
『日本人「だけ」読めないフォント』が本当に日本人だけ読めないのか、ニューラルネットの力を借りて確認してみた - Qiita
test models. [PATTERN1]: English only. 2015-10-19 08:08:39,112 [INFO] #data: 26 2015-10-19 08:08:39,186 [INFO] correct: v, answer: capsV => RIGHT 2015-10-19 08:08:39,186 [INFO] correct: g, answer: capsT => WRONG 2015-10-19 08:08:39,186 [INFO] correct: s, answer: capsE => WRONG 2015-10-19 08:08:39,187 [INFO] correct: o, answer: capsD => WRONG 2015-10-19 08:08:39,187 [INFO] correct: i, answer: capsZ
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