A Neural Network Playground
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scikit-learn (sklean)の用語とPython - つれづれ日記
scikit-learn (sklean)の用語とPython。 datasets: 学習に使う入力データ。標準でiris とdigitsが用意されているclf: 分類器(classifier) Python配列の添え字[-1]は、配列の最後の要素のこと[:-1]は、配列の最後の要素を除く、配列全体のこと[:100]は、配列の最初の100個の要素の配列のこと 最後の要素は予測(predict)させるためのデータ、それ以前の要素は学習(learning, classification)に使う。ただし、学習用の値と検証用の値は必ずしも分けない。配列についてはpythonはとても強い。他のプログラム言語では脆弱性になるところが、簡潔な指定方法の一つになっている。交差検定 (k-fold cross validation)では、学習用の値の配列の中から、複数の値をkセットとりだしてk回検証のための
A Neural Network in 11 lines of Python (Part 1) - i am trask
A bare bones neural network implementation to describe the inner workings of backpropagation. Posted by iamtrask on July 12, 2015 Summary: I learn best with toy code that I can play with. This tutorial teaches backpropagation via a very simple toy example, a short python implementation. Edit: Some folks have asked about a followup article, and I'm planning to write one. I'll tweet it out when it's
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール# まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.c
CaffeでDeep Learning つまずきやすいところを中心に - Qiita
はじめに 近年Deep Learningへの注目が高まっていますが、多くの場合膨大なデータを必要とすること、学習にはGPU計算環境が必要であったりなど、独特の敷居の高さがあります。この記事では、この敷居を大きく下げるであろうCaffeについて紹介します。ただ、Caffeを紹介する記事はすでに良いものがたくさんあり、そもそも公式documentがかなり充実しているので、今回は躓きやすい部分や他の記事があまり触れていない部分を中心に紹介していきます。 Caffeって何？ CaffeはDeep Learningのフレームワークの一つです。Deep Learningは一般に実装が難しいとされていますが、フレームワークを使えばかなり手軽に扱うことができます。 代表的なフレームワークには、 Caffe theano/Pylearn2 Cuda-convnet2 Torch7 などがあります。この中でも
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