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
手書きひらがなの認識で99.78%の精度をディープラーニングで - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 手書きひらがなの認識、教科書通りの畳み込みニューラルネットワーク（ディープラーニング）で、99.78%の精度が出ました。教科書通りである事が（独自性がない事が）逆に読む方・書く方にメリットがありそうなので、Qiitaで記事にします。 ソースコード ソースコードは https://github.com/yukoba/CnnJapaneseCharacter です。 いきさつ いきさつは、友人と手書きひらがなの認識の雑談をFacebookでしていて、ググったら、この2つが見つかりました。 「Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひら
Deep Learning Tutorials — DeepLearning 0.1 documentation
Deep Learning Tutorials¶ Deep Learning is a new area of Machine Learning research, which has been introduced with the objective of moving Machine Learning closer to one of its original goals: Artificial Intelligence. See these course notes for a brief introduction to Machine Learning for AI and an introduction to Deep Learning algorithms. Deep Learning is about learning multiple levels of represen
Theanoの使い方 (1) シンボルと共有変数 - 人工知能に関する断創録
今回からしばらくの間、Deep Learningの各種アルゴリズムをスクラッチから実装していきたい。Pylearn2などDeep Learningのアルゴリズムを実装したPythonライブラリもあるのでスクラッチから実装する意味はほとんどないのだけれど、今回はアルゴリズムの詳細を勉強するというのが趣旨。 参考にした資料はDeep Learning Tutorial。TheanoというPythonの数値計算ライブラリを用いたDeep Learningの各種アルゴリズムの実装方法がソースコード付きで解説されている。ぶっちゃけたところこの資料を読み込めばこんな記事はいらないのだけれど、実装する過程で試行錯誤しないと理解できないところが多々あったのでそういうところをまとめておきたい。 今回はTheanoの基本的なところから。いろいろTIPSがあるので断片的に記事を書くかも・・・ Theanoについ
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