TensorFlowを使ってシンプルなニューラルネットワークモデルを作ってみる
Tensorflowを使ってシンプルなニューラルネットワークの構築について簡単な説明をしてみます。データにMNISTデータを使います。 まず、Tensorflowをインストールしましょう。1 MNISTデータは、各画像のラベルがその画像内の実際の値を示す手書き数字の集合である。各画像は28×28ピクセルで、この配列を7842のベクトルに平坦化します。 まず、Tensorflowをインポートし、MNISTのデータをロードします。 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist= input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) モデルにデータを渡すために、まず28×28イメージデータ用と、結果格納用に（0〜9
Googleの人工知能ライブラリ「TensorFlow」を始めよう（翻訳）
本記事は、TensorFlow（テンソルフロー）の本家サイト「Get Started – Getting Started With TensorFlow」 を翻訳（適宜意訳）したものです。 誤り等あればご指摘いただけたら幸いです。 はじめに このガイドはあなたに、TensorFlowによるプログラミングを始めてもらうためのものです。 このガイドを利用する前に、TensorFlowをインストールしてください。このガイドを有益なものにするためには、前提条件として以下について知っておいたほうが良いでしょう。 ・Pythonを使ったプログラミング ・配列について最低限の知識 ・理想は、機械学習について何かしらの知識があればなお良い。しかし、もし機械学習について殆どあるいは全く知らないとしても、この記事は読んでおくべき最初のガイドになるはずです。 TensorFlowは複数のAPIを提供します。 最
機械学習初心者のためのMNIST（翻訳）
本記事は、TensorFlow（テンソルフロー）の本家サイト「MNIST For ML Beginners」 を翻訳（適宜意訳）したものです。 誤り等あればご指摘いただけたら幸いです。 はじめに このチュートリアルは、機械学習とTensorFlowを初めて利用する読者を対象としています。あなたはすでにMNISTが何であるか、そしてSoftmax Regression1が何であるか知っていれば、このペースの速いチュートリアルを気にいるかもしれません。いずれかのチュートリアルを開始する前に、まずはTensorFlowをインストールしてください。 プログラミング方法を学ぶ際に、最初にやることは「Hello World」を出力してみる、という習わしがあります。プログラミングにHello Worldがあるように、機械学習にはMNISTがあります。 MNISTは、単純なコンピュータビジョンのデータセッ
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