TensorFlowのコード分割の考え方 - Qiita
import tensorflow as tf input = [ [1., 0., 0.], [0., 1., 0.], [0., 0., 1.] ] winning_hands = [ [0., 1., 0.], [0., 0., 1.], [1., 0., 0.] ] x = tf.placeholder("float", [None, 3]) W = tf.Variable(tf.zeros([3, 3])) b = tf.Variable(tf.zeros([3])) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) y_ = tf.placeholder("float", [None, 3]) cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y)) train_step = tf.train.GradientDe
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
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