ディープラーニングのハイパーパラメータ自動調整の概要 - HELLO CYBERNETICS
はじめに ハイパーパラメータ自動調整の概要 学習という関数 グリッドサーチ 関数近似器（ガウス過程）による方法 メタヒューリスティック最適化 強化学習 まとめ ライブラリ はじめに ディープラーニングのハイパーパラメータ調整がとんでもなく退屈なことは周知の事実（？）です。一度学習を回すとその経過が気になってログを眺めてしまう人も多いのではないでしょうか。どうも望みがなさそうならさっさと次の値を試したいという思いもあることでしょう。そして、なるべく数を打ちながら良さげなハイパーパラメータの範囲を早く絞り込みたいと思うのではないでしょうか。 こういうこと自体を上手く自動化するような試みが欲しくなります。古典的な方法ではグリッドサーチで、とにかく考えうるパターン全部試してやれ！というものがあります。しかしこの方法はディープラーニングのように一回の学習に時間が掛かる場合には有効ではありません。 今
機械学習・ディープラーニング・強化学習・ベイズを学べる無料講座 - HELLO CYBERNETICS
はじめに ここでは、機械学習、ディープラーニング、強化学習、ベイズを無料で学ぶことのできるオンラインリソースを項目ごとにまとめておきます。 機械学習 ITについて学べるオンライン講座「Udacity」は、基本的に有料で講座を受けるのですが、中には非常に中身の詰まったコンテンツで、かつ無料の講座も存在します。 以下の講座では、機械学習の各技術に関して広くカバーしており、決定木からサポートベクターマシン、ニューラルネットワークやベイズ、強化学習まで学ぶことができます。 かなりのボリュームなので興味のあるところを学んでいく感じでも良いと思います。 www.udacity.com s0sem0y.hatenablog.com s0sem0y.hatenablog.com ディープラーニング 同じくUdacityからディープラーニングに関する講座です。 多層パーセプトロンから畳み込みニューラルネット
【本当の初心者向け】ニューラルネットとTensorFlow入門のためのオリジナルチュートリアル１ - HELLO CYBERNETICS
はじめに TensorFlowを理解する 計算グラフに対する理解 実践的なTensorFlowの理解 写像とは？ 写像をTensorFlowのコードと合わせて見る プレースホルダーという概念 写像をメモリに乗せる メモリに載せた写像のプレースホルダーに値を与える ニューラルネットのアフィン層設計 数式おさらい コードで見る ニューラルネットの設計 2層のニューラルネットワーク 活性化関数 TensorFlow APIの活性化関数 ニューラルネットの順伝播 TensorFlowの実際 tf.InteractiveSession() 順伝播を試してみる 最後に 今回の記事に関する補足 ニューラルネットを理解するための関連記事 続きの記事 はじめに TensorFlowを本格的に活用し始めて感じていることがいくつかあります。 モジュールが異様に豊富で、どれを使えばいいか分からない プログラミング
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