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algorithmとpythonとdeeplearningに関するkasahiのブックマーク (2)

  • 配牌からアガれるかアガれないか予測する - Qiita

    はじめに 趣旨 個人的にディープラーニングや機械学習を学習したいと思い、O'Reilly Japanさんから出版されているゼロから作るDeep Learningを読みました。 しかし、私自身に知識がなく、いまいちピンとこなかったので、簡単なものを作ってみようと考えました。 とはいえ、せっかくなら自分の趣味でもある麻雀に関わるところで作ろうと考えました。 筆者のスペック Python機械学習ともに初心者 普段はPHPRubyを使ったWebのお仕事 環境 Python 3.6.0 bottle 0.12.13 heroku 機能概要 作成したアプリは下記になります。 https://python-mahjang.herokuapp.com/index また、ソースコードは下記になります。 https://github.com/naoki85/python_mahjong 配牌と結果のみを学

    配牌からアガれるかアガれないか予測する - Qiita
  • ゼロから作るDeep Learning

    ディープラーニングの格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか? なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか? といった“Why”に関する問題も取り上げます。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正

    ゼロから作るDeep Learning
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