ゼロから作るDeep Learningを読んだ - ::Eldesh a b = LEFT a | RIGHT b
ゼロから作るDeep Learningを読み終わりました。おおよそ一ヶ月くらいかかりました。 機械学習自体(とpython)の全くの素人状態から読みましたが、とりあえず、単独で読み切れる本です。 その点は良いですね。 本全体を通して、MNISTと言われる手書き数字のデータセットを使って識別器を作っていきます。(と言っても形になるのはだいぶ後の方ですが。) タイトルでは「ゼロから作る」と言ってますが、全部を作るとは言ってません。気をつけて下さい。 画像系のDeep Learningで重要になる(らしい)CNNの説明は最後辺りの章で出てきますが、「バックプロパゲーションは自明だから(リポジトリ中の)コード読んどいてね。」という感じになっています。加えて重要なアルゴリズムである im2col についても同様の扱いです。 他に注意点として、関数の導入時点での実装が使用時点では使えないというケースが
自分のコードを嫌いにならない、そのためにやるべきこと
テスト駆動開発（TDD）の日本での第一人者として知られる和田卓人氏に、JavaScriptのテストフレームワーク「power-assert」を開発した経緯やテストに対する考え方などを聞いた。和田氏は実はテストは好きではないという。
Reinforcement Learning from scratch
A movie about one of the most famous applications of Deep RLWant to learn about applied Artificial Intelligence from leading practitioners in Silicon Valley, New York, or Toronto? Learn more about the Insight Artificial Intelligence Fellows Program. Are you a company working in AI and would like to get involved in the Insight AI Fellows Program? Feel free to get in touch. Recently, I gave a talk a
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