ディープラーニング勉強会 AutoEncoder - Qiita
某所ディープラーニング勉強会の発表資料です。 AutoEncoderって何？ 出力データが入力データをそのまま再現する3層ニューラルネットだよ。 普通は、隠れ層の次元を入力層＆出力層より小さくするよ。 AutoEncoderの意味は？ 次元削減だよ。 データが分布する多様体を推定しているともいえるよ。 主成分分析に似てるけど、シグモイド関数とかの非線形変換もいけるよ。 AutoEncoderはいつ使うの？ 事前学習だよ。ニューラルネット全体で学習を行うための良い初期パラメータを得るのに行うよ。 訓練データで教師無し学習をしていくよ。n層目まで完了したらn+1層目の学習をするよ。 誤差の逆伝播が遠くの層へうまく伝わらない問題を解決したよ。 計算式 アフィン変換（線形変換＋平行移動）して活性化関数に食わせる。 入力層：$x \in [0,1]^d$ 隠れ層：$y = f_{W, b}(x) =
Applying deep learning to real-world problems
The rise of artificial intelligence in recent years is grounded in the success of deep learning. Three major drivers caused the breakthrough of (deep) neural networks: the availability of huge amounts of training data, powerful computational infrastructure, and advances in academia. Thereby deep learning systems start to outperform not only classical methods, but also human benchmarks in various t
Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. | Google Cloud Blog
This 3-hour course (video + slides) offers developers a quick introduction to deep-learning fundamentals, with some TensorFlow thrown into the bargain. ">This 3-hour course (video + slides) offers developers a quick introduction to deep-learning fundamentals, with some TensorFlow thrown into the bargain. Deep learning (aka neural networks) is a popular approach to building machine-learning models
”ゼロから作る Deep Learning”のための環境構築をdockerとVagrantで実現 - Qiita
WHY この記事を書こうと思った理由ですが下記の書籍を年末年始にやって勉強になったのですがPythonに慣れていないと詰まる部分もあり、環境構築に精神コストを削られてこの書籍を完了できない人が出てくるかなと思ったからです。 ゼロから作るDeep Learning ――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 WHAT 詰まると思った部分は図の可視化です。図の可視化にはmatplotlibを使用するのですが環境構築の際に罠があり、それにはまると解消するのに時間的なコストがかかるケースがあります。 そこで誰でも同じ環境を構築できるDockerの出番です。私はVagrantにdocker用の環境を構築してdockerを使用しているので完全に手元のパソコンとは独立した環境を実現しています。 これを実現するのに使用した技術は下記です。 Vagrant ansible docker ipyth
Deep Learning の概要 - Sideswipe
はじめに 去年の 機械学習×プログラミング勉強会 vol.2 で、Deep Learning の概要について発表させていただきました。誘っていただいた @07c00 さん、ありがとうございました。 Deep learning from Kazuya Gokita 詳しくは上記のスライドを御覧ください（注：Auto Encoder と DBM をごっちゃに説明しているので正しくありません、そのうち直します）。 Deep Learning とは Deep Learning は、ニューラルネットワーク*1のひとつで、5層とか10層とか、従来の手法ではうまく学習できなかった深い層の学習をうまくできるようにしたアルゴリズムです。 Deep Learning が目指したところ 入力に近い層では、単純な特徴抽出しかできませんが、それらの重み付け和をとると表現能力が上がります。それをさらに上位の層に入力し
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