Deep Dream web interface
Notice This is web interface for Google Deep Dream. Photos are processed with Google Deep Dream python code with BVLC GoogleNet Model on deep learning framework Caffe on cloud servers. Deep dream code is licensed under Apache License 2.0. BVLC GoogleNet Mode is released for unrestricted use. Caffe is released under the BSD 2-Clause license.
Neural networks and deep learning (ニューラルネットワークと深層学習)
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 「ニューラルネットワークと深層学習」は無料のオンライン書籍です。 この本では、次のような内容を扱います。 ニューラルネットワーク：コンピュータに、観測データにもとづいて学習する能力を与える、生物学にヒントを得たプログラミングパラダイム。 深
Neural networks and deep learning
Neural Networks and Deep Learning What this book is about On the exercises and problems Using neural nets to recognize handwritten digits How the backpropagation algorithm works Improving the way neural networks learn A visual proof that neural nets can compute any function Why are deep neural networks hard to train? Deep learning Appendix: Is there a simple algorithm for intelligence? Acknowledge
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RでDeep Learningの一種をやってみる - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
このブログのTips052で、RでDeep Learningをやっているのを紹介してもらったので、自分も試してみました。 「Deep Learningすげぇ！！」という話は良く聞くのですが、亜種がいっぱいあるみたいで、まだあまり調査しきれてません。また時間があれば調査してまとめられると良いのですが。 以下、RでDA(Denoising Autoencoders)を実行するプログラムです。 sigmoid <- function(x){ return (1 / (1 + exp(-x))) } dA <- setRefClass( Class="dA", fields=list(input="matrix", n_visible="numeric", n_hidden="numeric", W="matrix", W.prime="matrix", hbias="vector", vbias
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
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