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algorithmとtensorflowに関するchess-newsのブックマーク (3)

  • TensorFlow Tutorialの数学的背景 − MNIST For ML Beginners(その1) - めもめも

    何の話かというと TensorFlow Tutorialの最初に登場する「MNIST For ML Beginners」では、次の方針で手書き文字の分類器を作成しています。(今の段階では、下記が何を言ってるのか分からなくても大丈夫です。) ・28x28ピクセルの手書き文字画像を各ピクセルの濃度を並べた784次元ベクトルと見なす。 ・784次元ベクトル空間を10箇所に分類する線形の多項分類器を用意する。 ・多項分類器の出力値をsoftmax関数に入れて、784次元空間の各点について、「0」〜「9」のそれぞれの文字である確率を定義する。 ・上記の定義の下で、トレーニングセットが得られる確率を最大にするよう、線形多項分類器のパラメーターを調整する。 これが一体何を言ってるのか・・・ということを数学的に理解していただくことが目標です。今回は、下準備として、より単純化したデータで上記と同じ処理を実装

    TensorFlow Tutorialの数学的背景 − MNIST For ML Beginners(その1) - めもめも
  • Stanford University: Tensorflow for Deep Learning Research

    Schedule and Syllabus Unless otherwise specified the course lectures and meeting times are: Wednesday, Friday 3:30-4:20 Location: Gates B12 This syllabus is subject to change according to the pace of the class. Please post on Piazza or email the course staff if you have any question.

  • ディープラーニング(TensorFlow)を使用した株価予想 ~その2~ - Qiita

    前回の続き。 ディープラーニングのフレームワークであるTensorFlowを使用して株価を予想するぞ~、というお話です。ちなみに前回は完全に失敗でした。 前回のコメントで、tawagoさんから「Googleが同じようなことしている」という情報をいただいたので、そちらをコピ・・・インスパイアしてみました。 ##前回との相違点 前回は、「数日分の日経平均を使用して、次の日の日経平均が上がるか、下がるか、変わらないか(3択)を予想する」ものでした。 Googleのデモでは、「数日分の世界中の株価指数(ダウ、日経平均、FTSE100、DAXなど)を使用して、次の日のS&Pが上がるか下がるか(2択)を予想する」という内容でした。 ということで、下記が前回からの主な変更点となります。 「上がるか」「下がるか」の2択 日経平均だけでなく、他国の株価指数も使用 隠れ層x2、ユニット数は50,25 予想する

    ディープラーニング(TensorFlow)を使用した株価予想 ~その2~ - Qiita
    chess-news
    chess-news 2016/03/28
     nhkで、コンピュータは予想を当てたけど、人間が怖くて買えなかったって話があったな。
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