ディープ某を使った研究を再現してみたくて、最近某ニューラルネットに手を出し始めた。で、手始めにRestricted Boltzmann Machinesを実装してみたので、 MNISTを使って学習した結果の重み(22*22=484個)を貼っとく(↑) 得た知見をまとめとく Goのコード貼っとく ってな感じで書いておく (本当はRBMについて自分なりの解釈を書こうと思ったのだけど、それはまた今度) 実験条件 データベースはmnist。手書き数字認識で有名なアレ。学習の条件は、 隠れ層のユニット数: 500 mini-batch size: 20 iterationの回数: 15 対数尤度の変化 以下グラフに表示している生データ 0 -196.59046099622128 1 -70.31708616742365 2 -65.29499371647965 3 -62.3798326737802
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