自作ディープラーニングモジュール(python)+LSTMでサインカーブ推定 - Qiita
2017.9.16追記. 最近は少しupgradeしました。 https://github.com/uyuutosa/Optimizer_with_theano また、neuralstyleをコピペで試せる様にしました。 http://qiita.com/uyuutosa/items/09557f2f99e77a1b9cc2 ご参考まで。 Pythonで自作のディープラーニングモジュールを作りました(途中)。自身の勉強用です。 名前は何の捻りもないオプティマイザーです。 少ない打鍵数でネットワークがかけることを目指しています。 内部ではtheanoを用いてますが、Define by Run なchainerのほうが上位互換な気がするので、 chainerに変えるかもしれません。 記事の最後にプログラムを記載します。 LSTMとTaylorの実装は怪しいです。 使用例 Kerasの様に芋づる
Deep Learningを用いた将棋プログラムGunyanzaを公開しました
ディープラーニング(深層学習)というのが流行っているそうです。すべての人類はディープラーニングによって実現されたAIに隷属する未来なんですってよ!!! こわーい。 そんなバラ色の技術、いっちょかみしておきたいですよね。 さて、オフィスで社長とダベっていたところ、「将棋プログラム面白そうだよね」という話になりました。お互将棋プログラムを作って闘わせようぜ、いぇー、と盛り上がり、勢いでコンピュータ将棋選手権に申し込みまでしてしまいました。 そんな経緯で、ディープラーニングをミリしら(=1ミリも知らない)な僕が、試しにディープラーニングを使って将棋のAIを書いてみたらいいやん、と思いついたのでした。将棋も、ハム将棋でハム8枚落ちで負けるレベルくらい。ダメじゃん。 ミリしらなので、「チェスで何かやってるヤツがいるだろう」とアタリをつけてググった結果、Erik Bernhardssonさんによる d
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