TensorFlowでのSoftmax回帰の実装・可視化・識別器の騙し方 - roombaの日記概要 先日の記事では深層学習用の自作PCを構築する方法について書きました。 これからは主にTensorFlowを用いてさまざまなモデルを実装していこうと考えています。 roomba.hatenablog.com まずは基本的なソフトマックス回帰（他クラスのロジスティクス回帰）を実装し、有名なMNISTデータセットについて手書き数字の識別を行います。これさえできれば、ディープなニューラルネットワークも自然な拡張として簡単に実装することが可能です。 この記事では、TensorFlowの公式のチュートリアル*1を参考にしつつ、 一般的なニューラルネットワークへの拡張を容易にすること TensorFlowで重要となるComputational Graphの概念を明確にし、Graphの構築と実行をわかりやすく分離すること 強力な可視化ツールであるTensorBoardの使い方も同時に理解できるように
