誤差逆伝搬法（バックプロパゲーション）とは - HELLO CYBERNETICS
はじめに ニューラルネットの基礎 ニューラルネットの順伝搬 1つの層での処理 多層での処理 順伝搬のまとめ ニューラルネットワークの学習 勾配法 微分の難しさ 誤差逆伝搬法 問題 誤差逆伝搬法 まずは損失の和を計算する 微分の連鎖律 出力での損失の微分 中間層での損失の微分 式を見直す はじめに ニューラルネットのフレームワークを使うと、誤差逆伝搬は既に実装されているため、ほとんど意識すること無く使えてしまいます。言わばブラックボックスという状態です。ここで誤差逆伝搬法について学んでおくことで、ニューラルネットがいかにして学習を行っているのかを理解しましょう。 数式が相応に難解なため、一番最後まで飛んでしまっても構いません。 最終的に得られる式を見れば、誤差逆伝搬法の由来を理解できるかと思います。 ニューラルネットの基礎 ニューラルネットの順伝搬 1つの層での処理 まずニューラルネットワー
【ディープラーニング】ChainerでAutoencoderを試して結果を可視化してみる。 - Qiita
ChainerでAutoencoderを試してみる記事です。前回の記事、「【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。」の続きとなります。ディープラーニングの事前学習にも使われる技術ですね。 本記事で使用したコードはコチラから取得できます。 1.最初に AutoencoderとはAuto(自己) encode(符号化)er(器)で、データを2層のニューラルネットに通して、自分自身のデータと一致する出力がされるようパラメーターを学習させるものです。データだけあれば良いので、分類的には教師なし学習になります。 学習フェーズ こんなことをして何が嬉しいのかというと、 入力に合わせたパラメーター$w_{ji}$を設定できる。（入力データの特徴を抽出できる） その入力に合わせたパラメーターを使うことでディープなニューラルネットでの学習を可能にする（ランダム値
【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.co
キュウリ農家とディープラーニングをつなぐ TensorFlow
家のキュウリが枯れてしまってから知りました。 ある程度パラメータがはっきりすれば 大規模なFPGAで処理できるかもしれません。 12月3日の大垣ミニメーカーズフェアでデジタルフィルタの人と会えたら話してみます。 返信削除
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
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