You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
TensorFlowを使って、実際にコードを動かしながら、DeepLearningの仕組みを段階的に学んでいきましょう。 目次 ・No.1 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − MNIST For ML Beginners(その1) 平面上の2種類のデータをロジスティック回帰で直線的に分類するという、機械学習の基礎を説明します。 ・No.2 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − MNIST For ML Beginners(その2) 線形多項分類器とソフトマックス関数で、3種類以上のデータを分類する方法を説明します。 ・No.3 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − TensorFlow Mechanics 101(その1) No.1で説明した問題に対して、もっとも単純なニューラルネットワークを適用して、複雑な境界を持つ分類を実現します
(2015/10/21追記) 記事を書いてから半年経ちましたが、最近はRxの良さを理解したり、ES7のasync/awaitがbabelによって実用的になりつつあったり等、またもやベストプラクティスとはなんだったのか状態です。とはいえ、いまのところPromiseは非同期処理の土台であり続けそうですし、Generatorもasync/awaitへの足がかりとして知っておくことのメリットは大きいかと思いますので、引き続き公開させたままとさせて頂きます。 (追記ここまで) 数ある非同期処理のプラクティスを試してみて、だいたいこれが良いんじゃないかというパターンが固まったので書きます。効用はコールバック地獄からの脱出と結局非同期どれが良いの感の払拭。ES6寄りです。 前提知識 JavaScript Promiseの本 http://azu.github.io/promises-book/ ジェネレ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く