PythonによるDeep Learningの実装（Denoising Autoencoders 編） - Yusuke Sugomori's Blog
今回は、Deep Learningに用いられているDenoising Autoencoders （DA)）のコードを紹介したいと思います。 細かな説明や数式の導出については前回の記事で紹介してありますのでそちらも参考にしてください。 今回も、Pythonで実装しており、numpyのみを使っています。（sysはstderrへの出力に用いているのみなので、なくてもよい） コードは以下。 DAは、Deep Belief Nets（DBN）で言うところの、制約付きボルツマンマシン（Restricted Boltzmann Machine, RBM）の部分に対応しています。 （DBNの記事はこちら、RBMの記事はこちら。） DAの層を積み重ねたDeepなニューラルネットワークは、Stacked Denoising Autoencodersとなりますので、そちらも近々、実装してみたいと思います。
楽しいAutoEncoderと学習の世界 - Stimulator
今回はAutoEncoderについて書きます。以前ほんのちょっとだけ紹介しましたが、少し詳しい話を研究の進捗としてまとめたいと思います。(AdventCalendarに向けて数式を入れる練習がてら) まず、AutoEncoderが今注目されている理由はDeepLearningにあると言っても過言ではないでしょう。DeepLearningは様々なコンペディション、例えば、ILSVRC2012(画像認識のコンテスト)や化合物の活性予測で、従来の手法を抑えとてつもない成績を収めて注目を浴びました。今年のILSVRC2013ではその殆どがDeepLearningを取り入れているほどです。さらには、「一般紙であるNewYorkTimesにまで記事が掲載」「第一人者であるHinton先生を学生ごとかのGoogleが買収」「BaiduがシリコンバレーにDeep learningの研究所を作る」等学習界隈
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