基本的なRecurrent Neural Networkモデルを実装してみた - Qiita
Recurrent Neural Network（再帰型ニューラルネット）に関心はあるが，なかなかコード作成に手がつかない，このようなケースが多くないだろうか？理由はいくつかあるが，私の場合は次のようなものが思い当たる． 単純にネットワークの構成が複雑．MLP(Multi-layer Perceptron)から入門してCNN(Convolutional-NN)に進むまでは，特殊なLayerがあるにせよ，信号の流れは順方向のみであった．（誤差の計算は除く．） MLPやCNNにおいては分かりやすい例題，（Deep Learningの’Hello World'と称される）"MNIST" があったが，そのような標準的な(スタンダードな）例題がRNNにはない． 因みにTheanoのDeep LearningやTensorFlowのTutorialは，言語モデルを扱ったものである．言語モデルに精通され
落ちこぼれないためのTensorFlow Tutorialコード - Qiita
前記事にて，Deep Learning Framework "TensorFlow" のドキュメントが難しい，という点に触れた．本記事では，TensorFlowの2層ネットワークを使って MNIST（手書き数字の分類問題）を解くことをやってみたい． 動機 - for Beginners と for Experts の間を埋めたい TensorFlowのTutorialに目を通すと，最初に ”MNIST for Beginners” があってその次が "Deep MNIST for Experts" となっており，かなり技術レベルのジャンプがあるように見える． For Beginners ... Softmax Regression （ソフトマックス関数による多クラス，ロジスティック回帰） （ネットワークモデルの基本，MLP (Multi Layer Perceptron Neural Ne
1
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
