DL4US | Deep Learning for All of Us
7/13、抽選を通過された方には、メールにてオンラインテストのご案内をお送りしました。 迷惑メールフォルダに入っている場合もありますので、ご確認をお願いします。 当初7/12〜15にオンラインテストを実施する予定でしたが、想定以上のお申し込みがあったため、スケジュールが遅れております。 今回は、まず最初に抽選を行い、当選された方にのみオンラインテストを受けていただく運営とさせていただきます。 抽選の結果の発表は、オンラインテストのご案内メール（7/13送信予定）をもってかえさせていただきます。 オンラインテストは7/14〜16を予定しております。 DL4USは，高度なDeep Learning技術者を育成することを目的とした，アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラムです．3年間で1,000人のDeep Learning技術者を育成し，人工知能分野における日本の競争力を向上すること
Exercise 02
バックプロパゲーション法による排他的論理和の学習 以下のような入出力関係を考える $ cat xor.input 0 0 0 1 1 0 1 1 $ cat xor.teacher 0 1 1 0 すなわち，入力が (0,0)のとき0 (0,1)のとき1 (1,0)のとき1 (1,1)のとき0 となる入出力関係を考える。 さっそくシミュレータに学習させてみよう。 $ ./bp3 -input xor.data -teacher xor.teach -hidden 3 -hidden 3 は中間層の数が 3 であることを表している。 中間層の数を変化させて何度か実行させてみよ。 パーセプトロンでも実行してみよ。学習が成立しないはずである。 $ ./perceptron.exe -input xor.data -teacher xor.teach なぜなら，パーセプトロンでは入力空間を2分する
きまぐれ人工知能プロジェクト作家ですのよ
星新一のショートショート全編を分析し、エッセイなどに書かれたアイデア発想法を参考にして、人工知能におもしろいショートショートを創作させることを目指すプロジェクトです。 公立はこだて未来大学の松原仁教授を中心にしたプロジェクトチームで、2012年9月にスタート。鋭意活動中です。 2012.09.06 父が亡くなって15年。星作品をベースにした人工知能の研究がはじまることになりました。父の頭脳を保存し活性化する試みとも言え、まさにSFの世界です。 天国の父は、作家としては少し複雑な気持ちで、科学者としては名誉な想いで、そしてSFファンとしては好奇心でわくわくしながら、今回のプロジェクトを見守っているのではないでしょうか。 人工知能によって、父の作品と同程度の、またはそれ以上の作品ができる日が来たら、そのとき、うれしいのか、悲しいのか、こわいのか、想像がつきません。 最後にできたものを読んでみた
2008-07-01 - きしだのはてな - バックプロパゲーションでニューラルネットの学習
ニューラルネットというのは、入力があって、複数の階層を経て出力を得るようなグラフ構造のことです。通常は、入力層・中間層・出力層のように層構造になっているようなものを差します。中でも、中間層が1層の、３層構造になっているものが多くとりあげられます。バックプロパゲーションは、誤差逆伝播法とも言って、ニューラルネットワークのパラメータを学習するための手法です。 ニューラルネットについてのサイトや本では、中間層を多層に対応した一般的な表現で説明されることが多いのですが、なかなか式を読み解くのが難しかったりするので、今回は3層で入力が2パラメータ、出力は1つ、中間層のニューロンは2つという、単純なものを取り上げます。 では、3層ニューラルネットワークでの判定時のデータの流れを見てみます。 3層ということになっていますが、実際の処理は2層になっています。実装するときには2層だと考えたほうがわかりやすい
ニューラルネットワークの実装 - メモ帳ブログ @ wiki
以下に誤差逆伝搬学習法により学習する3層型人工ニューラルネットワークの実装例を示す。以下のソースコードはC++を用いている。なお、人工ニューラルネットワークではコレスキ分解を用いていたが、本プログラムでは、毎回、入力とそれに対応する出力を与えることで、少しずつ学習していく。 #include <fstream> #include <cmath> #include <ctime> // 3層人工ニューラルネットワーククラス class ann3 { private: // 各層の数 int _input_num; int _hidden_num; int _output_num; // シグモイド関数の傾き調整パラメータ // A → 大 ⇒ 傾き → 急 double _A; // 入力 double* _input; // 入力層⇔中間層の重み double** _w; // 中間層の閾
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複素ニューラルネットワークの学習法
ニューラルネットワークを用いたパターン認識