TensorFlow Playground でわかるニューラルネットワーク
この記事を読みニューラルネットワークに興味を持ち勉強を始めました。 ニューラルネットワークを目で見て直感的に理解できるのは素晴らしいですね。 半年以上も前の記事なのでコメントを読まれているか分かりませんが、お聞きしたいことがあります。 TensorFlow Playgroundの入力層のFeatureについて勉強をしているのですが、なぜ生の入力値(座標x,y)ではなく、Featureを間にかませているかその背景を教えていただきたいです。 というのも、MNISTのチュートリアル等では縦横28x28ピクセルの784個のアドレスのグレースケールの値を入力とし、入力層に784個のニューロンを並べている解説が 多く、TensorFlow Playgroundで行われているようなFeatureの選択がどこから出てきたものなのか分からないのです。 ちょっと宣伝のようになってしまいますが、自分の学習成果の
｢アメ車｣がムダに大きいワケではない理由
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Pokémon GOは，知的財産とテクノロジーの完璧なる融合体だ
Nianticと任天堂はともに称賛される価値がある。もし任天堂がほかの知的財産についても最良の相手となるテクノロジーを見つけられるのであれば，同社の未来は明るいだろう。 任天堂の持つ知的財産（IP）がモバイルデバイスで成功する潜在能力を持つか否かという議論は終結した。同社のIPでは初めてのフルスケールなモバイルゲームとなった「Pokémon GO」は，まだプレイできない地域のファンに熱望されつつ，徐々にグローバルな規模でローンチが始まっており，すでにリリースから数時間後には販売対象地域のトップチャートに駆け上がっている状態だ。いくつかの指標では（英語関連記事），「Candy Crash Saga」が打ち立てたさまざまな記録を数日で塗り替えるほど，アメリカでは過去最大の人気を博するモバイルゲームになっている。 さらに滑稽にさえ聞こえるのは，現実世界から次々と届くレポートの数々である。本作のA
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