Python: TensorFlow のチュートリアルでソフトマックス回帰を試す - CUBE SUGAR CONTAINER
最近、囲碁でプロ棋士を負かした AlphaGo も、この TensorFlow で組んだニューラルネットワークを使っているんだとか。 とはいえ、チュートリアルを読みながら使ってみると、これは単にディープラーニングだけをターゲットにしたライブラリではないように感じた。 どちらかといえば機械学習で使われるモデルをプログラムで表現して動かしやすくするためのツールキットのようだ。 今回試すソフトマックス回帰というのは TensorFlow に用意されている最初のチュートリアルで使う機械学習アルゴリズムだ。 モデルとしては一層のニューラルネットワークとソフトマックス関数を組み合わせたシンプルなものになっている。 一層のニューラルネットワークなので、これはディープラーニングではないし、ぶっちゃけ最終的に得られる汎化性能も高くない。 チュートリアルでは MNIST という手書き数字のデータセットを使って
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰
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