mxnetで頑張る深層学習
6. 多層パーセプトロン • irisデータでやってみる Sepal. Length Sepal. Width Petal. Length Petal. Width Species 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa sepal petal setosa, versicolor, virginicaの各品種に50行ずつあるデータセット 7. 多層パーセプトロン • 学習⽤と検証⽤にデータを分割 > data(iris) > # 奇数⾏を学習⽤データ、偶数⾏を検証⽤データとする > train.ind <- seq(1, nrow(iris), 2) > > train.x <- data.matrix(iris[train.ind, 1:4])
AWS Solutions Architect ブログ
SA岩永です。Amazon CTO Wernerのブログで、深層学習フレームワークであるMXNetについての投稿がありました。AWSを使って機械学習・深層学習をお考えの方に非常に重要な内容なので、日本語訳しましたのでご覧ください。 また、記事内にもありますが今週ラスベガスにて開催されるre:Invent 2016では11月30日に機械学習についてのMini Conもありますので、現地にいらっしゃる方はぜひご参加下さい。 追記: re:Invent 2016の中で、深層学習フレームワークのベンチマーク用のコードが公開されました。https://github.com/awslabs/deeplearning-benchmark 原文: MXNet - Deep Learning Framework of Choice at AWS 機械学習は、私達のビジネスや生活の多くの領域において段々と重要
Deep Learningライブラリ{mxnet}のR版でConvolutional Neural Networkをサクッと試してみた（追記3件あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
For non-native Japanese speakers: English version is below. ちょっと前から色々なところでちらほら名前を聞くなぁと思っていたMXnet。どうやらKagglerの間では急速に人気が高まっているようで、最近になってだいぶバグフィックスが進んだらしいというので僕もインストールしてみることにしました。 もうこれはご覧の通りで、あのXgboostも配布しているDMLCが出したものです。既にソースもドキュメントもかなり整備が進んでいて、ImageNetの学習済みモデルも配布されているようです。ということで、早速ちょっと触ってみようと思います。 Convolutional Neural Network (CNN)とは 言うまでもないことだとは思いますが、Convolutional Neural Network (CNN)という手法自体はDeep
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