PythonによるDeep Learningの実装（Dropout + ReLU 編） - Yusuke Sugomori's Blog
久しぶりのブログ更新となります。 今回は、Dropout + ReLU のコード（python）を紹介します。 最近の Deep Learning 界隈は、もっぱらDropoutと新しい活性化関数の組み合わせが多いみたいですね。 しばらく触れないでいる内に、以前は最前線だった Deep Belief Nets や Stacked Denoising Autoencoders がすっかり下火になってしまったようで…。 Dropout + ReLU や Dropout + Maxout などが流行っているみたいですが、これは結局、いかに疎な（sparseな）ニューラルネットワークを構築できるかが学習の鍵になっている、ということなのでしょう。シンプルが一番というべきなのでしょうか…。 ともあれ、Dropoutは実装が難しくないのは嬉しい限りです。 ReLU (Rectified Linear U
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
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