行列をつかった記憶のシミュレーション
この内容は拙著『進化しすぎた脳』の巻末に「付論」として掲載されたもので、 脳科学講義として中学生・高校生たちに説明したときの録音テープから起こした文章です。 （朝日出版社の許可を得てここに掲載しております） この課外時間では、数学を使っただけで簡単に「記憶」のモデルができるという話をしよう。 この講義で習った知識を使っただけで簡単な脳のモデルができるんだ。神経細胞がたった３個からなる模型。ほんとの脳ははるかに複雑だけど、ここでは単純化したネットワークを考えてみよう。 まず、モデルの話をする前に、ちょっと基礎練習をしてみよう。いま、この図のように、２つの神経が結合している。 こんな感じで神経１は神経２とシナプスを作っている。丸が神経で、矢印がシナプスの記号。この場合は神経１が送信側で、神経２が受信側だ。つまり信号は神経１から２へ行く。 この図で重要なのは何かというと、２つの神経が結びつく強さ
A 2017 Guide to Semantic Segmentation with Deep Learning
At Qure, we regularly work on segmentation and object detection problems and we were therefore interested in reviewing the current state of the art. In this post, I review the literature on semantic segmentation. Most research on semantic segmentation use natural/real world image datasets. Although the results are not directly applicable to medical images, I review these papers because research on
ゼロから始めるDeepLearning_その4_Restrictedボルツマンマシンとは - 分からんこと多すぎ
はじめに MNISTで全然うまく行かないことが発覚したので、最適化を調べ中きちんと動きました。 学部四年生向け。だった。 ニューラルネットワーク →（AutoEncoder） →（DenoisingAutoEncoder） →ホップフィールドネットワーク →ボルツマンマシン →Restrictedボルツマンマシン（この記事） →（Gaussian Binary - Restricted Boltzmann Machines） →（DeepBeliefNetwork） →（DeepNeuralNetworks） →畳み込みニューラルネット（後日） 太線以外は読み飛ばしてOK Restricted Boltzmann Machines（RBM）をとりあえず使ってみる RBMには、ホップフィールドネットワークという前身がある。 できることは、それと同じである。 即ち、RBMとは、脳的なもの（マル
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