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制限付きボルツマンマシンの初心者向けガイド | POSTD
目次 定義と構造 復元 確率分布 コードサンプル：Deeplearning4jを使ったIrisで制限付きボルツマンマシンを起動する パラメータ及びkについて 連続的なRBM 結論及び次のステップ 定義と構造 Geoff Hintonによって開発された制限付きボルツマンマシン（RBM）は、次元削減、分類、 回帰 、協調フィルタリング、特徴学習、トピックモデルなどに役立ちます。（RBMなどの ニューラルネットワーク がどのように使われるか、さらに具体的な例を知りたい方は ユースケース のページをご覧ください。） 制限付きボルツマンマシンは比較的シンプルなので、ニューラルネットワークを学ぶならまずここから取り組むのがよいでしょう。以下の段落では、図と簡単な文章で、制限付きボルツマンマシンがどのように機能するのかを解説していきます。 RBMとは浅い2層のニューラルネットであり、ディープビリーフネッ
数式で書き下す Convolutional Neural Networks (CNN) - Yusuke Sugomori's Blog
CNNは画像認識の分野で驚異的な精度を誇るディープラーニングのアルゴリズムのひとつであるものの、ぱっと見がとても複雑な構造をしているため、実装するのも大変そうです。 実際、ネットや文献上で見られる多くのCNNの実装は、Theano (pythonのライブラリ)の自動微分機能を使っていたり、MATLABの組み込み関数を使っているものがほとんどです。 そのためか、きちんと forward propagation & backpropagation を数式で書き下している文献はないように思いました。（もちろん、楽に実装できるならばそれはそれで素晴らしいことです。） そこで、どうすれば CNN を実装するための数式を書き下せるのか、レイヤーごとに分けて導出していきたいと思います。 まず、CNN がどんな層に分解できるのかについて。これは、下記の３つで表せるでしょう。 Convolution Lay
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