TensorFlow Playgroundはニューラルネットを理解するのにおススメ - 西尾泰和のはてなダイアリー
ネットワークの重みや各ニューロンがどういう入力の時に発火するのかが、学習していく過程で各時刻可視化されてとても良い教材です。 http://playground.tensorflow.org/ うずまきのデータセットに関して「中間層が1層しかないとうずまき（線形非分離な問題）は解けない」という誤解があるようなので、まずは1層でできるという絵を紹介。なお僕のタイムライン上では id:a2c が僕より先に気付いていたことを名誉のために言及しておきます。 で、じゃあよく言われる「線形非分離な問題が解けない」ってのはどういうことか。それはこんな問題設定。入力に適当な係数を掛けて足し合わせただけでは適切な境界を作ることができません。 こういうケースでは中間層を追加すると、中間層が入力の非線形な組み合わせを担当してくれるおかげで解けなかった問題が解けるようになります。 1つ目のデータセットでは特徴量の
FlaskをJSから叩いてエラーになった時に対話的デバッグする方法 - 西尾泰和のはてなダイアリー
WebアプリフレームワークのFlask(が内部で使っているWerkzeug)は、デバッグモードをONにしておくとエラーが起きた時にそのエラー画面からブラウザ上で対話的にコードを実行したり変数を表示させたりしてデバッグが出来る。これは超便利。なのだけど、最近JSからAPIを叩くケースが多くなって、その場合JSが予期しないHTMLを受け取ってパースに失敗するだけなので折角の対話的デバッグが生かせない。 そこで、エラー時には新しいwindowを開いて、レスポンスの内容をそちらに書き出すようにした。初回だけポップアップブロックが発動してしまうけど、それ以降はこれでAPIでも対話的デバッグが出来る。 $.ajax({ url:'/buggy/', data: 'q=42', success: function(x){console.log(x)}, error:function(x){ var w
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