多層パーセプトロンでMNISTの手書き数字認識 - 人工知能に関する断創録
多層パーセプトロンで手書き数字認識（2014/2/1）の続き。今回は、簡易版のdigitsデータではなく、MNISTのより大規模な手書き数字データを使って学習してみます。 MNISTデータ MNISTは、28x28ピクセル、70000サンプルの数字の手書き画像データです。各ピクセルは0から255の値を取ります。まずは、digitsデータの時と同様にMNISTのデータを描画してどのようなデータなのか確認してみます。MNISTのデータは上記サイトからダウンロードしなくてもscikit-learnのfetch_mldata()関数でWebから取得できます。取得するのは初回実行時だけで二回目以降は第二引数のdata_homeに指定した場所に保存されます。 #coding: utf-8 import numpy as np import pylab from sklearn.datasets imp
Deep Learning リンク集 - 人工知能に関する断創録
乗るしかないこのビッグウェーブに Deep Learning（深層学習）に関連するまとめページとして使用する予定です。Deep Learningに関する記事・スライド・論文・動画・書籍へのリンクをまとめています。最新の研究動向は全然把握できていないので今後研究を進めるなかで記録していきたいと思います。読んだ論文の概要も簡単にまとめていく予定です。本ブログでは、当面の間、Theanoを使って各種Deep Learningアルゴリズムを実装していきたいと思います。 関連ニュースなどはTwitterでも流しているので興味があったらフォローしてください。 すべてに目が通せず更新が追いついていません。私のはてなブックマークで[Deep Learning]というタグを付けて登録しています。まったく整理できていませんがご参考まで。 Theano編 TheanoをWindowsにインストール（2015/1
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