numpyだけでCNN実装 - Qiita
はじめに pythonでCNNを実装しました． 深層学習ライブラリは使用せず，numpyだけで実装しました． 教科書として『深層学習』を使いました． 本記事の構成 はじめに CNN 畳込み層 プーリング層 学習 重みの更新 誤差逆伝播 pythonでの実装 畳込み層の実装 プーリング層の実装 MNISTデータセットでの実験 学習 結果 おわりに CNN CNNとは，畳込み演算を用いた順伝播型ネットワークであり，主に画像認識に応用されています． 一般的なニューラルネットワークは，隣接層のユニットが全結合されたものですが， CNNは，隣接層間の特定のユニットのみが結合した特別な層を持ちます． これらの特殊な層では，畳込み および プーリング という演算を行います． 以下では，畳込みとプーリングについて説明します． 畳込み層 畳込みは，画像にフィルタの対応する画素同士の積をとり，その総和をとる演
pythonでニューラルネットワーク実装 - Qiita
はじめに pythonで3層のニューラルネットワークを実装し，XNORの識別をしてみました． 数式も載せたので，興味のある方は読んでみてください． 教科書として『深層学習』を使いました． 本記事の構成 はじめに ニューラルネットワーク 重みの更新 誤差逆伝播 XNOR pythonでの実装 結果 おわりに ニューラルネットワークとは，人間の脳の神経回路を模したモデルです．このモデルを使うことで，画像認識や音声認識が可能となります． 今回実装したネットワークは入力層，中間層(1層)，出力層の3層構造です． 重みの更新 下の図で説明していきます． $l-1$ 層目の $i$ 番目のユニットから $l$ 層目の $j$ 番目のユニットへの重みを $w_{ji}^{(l)}$ とします． また，$l-1$ 層目の $i$ 番目のユニットが保持している値を $u_{i}^{(l-1)}$ とします．
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