オートエンコーダ：抽象的な特徴を自己学習するディープラーニングの人気者
オートエンコーダ（自己符号化器）とは何か オートエンコーダ(AutoEncoder) ニューラルネットワークの歴史 誤差逆伝播での勾配消失を防ぐ オートエンコーダは大成功だったか 生成モデルとオートエンコーダ Variational Autoencoder まとめ ディープラーニングが盛んに研究され、実用化されはじめている。Googleの猫認識やAlphaGoがプロの囲碁棋士イ・セドル氏を打ち負かしたことは大きな話題を呼んだ。GoogleのプロダクトでもレコメンドやGoogle Photoの画像認識など、その役割は凄まじいものがある。 ディープラーニングの幕開けは2006年にHinton氏がDeep AutoEncoderやDeep Belief Networkを提案してからだと言われている。 また、ディープラーニングの紹介のされ方でよくあるのが ディープラーニングを使うことで、コンピュー
誤差逆伝播法を宇宙一わかりやすく解説してみる
さて，クリスマスですね．各分野で行われているアドベントカレンダーも最終日です． 恐縮ながら，最も購読者数の多い，機械学習に必要な高校数学やり直しアドベントカレンダー Advent Calendar 2016を締めくくらせていただこうと思います． ラストに相応しい記事として，機械学習に必要な高校数学をやり直した後で ニューラルネットワークの学習手順を理解してみようという内容にしてみました 実際に高校生に教えてみて理解してきただけた内容なので，1つ1つみていけば決して難しくないはずです． また，これは前回の記事の前提知識が必要となります． 今回はかなり噛み砕いて説明を行なっています．そのため，専門に機械学習を学ばれてる方からすると違和感を感じる表現があるかもしれません，ご了承ください． 私が教えた高校生のスペック 「高校生に教えてみた」という記事ですが，どのレベルの高校生かをはじめに明確にして
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
TensorFlowのチュートリアルを通して、人工知能の原理について学習する - Qiita
以下のことについて知りたい人向けの記事。 ①機械学習の利点と欠点、TensorFlowの利点と欠点 ②ニューラルネットワークの原理についての簡潔な説明 (オンライン書籍：http://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/index.html をまとめたもの) ③TensorFlowのチュートリアルに沿ってプログラム作成、その実行結果 以下、参考にしたサイト 1次関数の近似： https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/index.html http://qiita.com/MATS_ELB/items/fec7f54de2dd18b043ae n次関数の近似： http://msyksphinz.hatenablog.com/entry/2015/11/19/085852 手書き数字画像認識：
新規アプリケーションへの深層学習適用のベストプラクティス - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? どのようにサービスにディープラーニングを適用すればいいか、ベストプラクティスがまとまっていた論文があったので、訳してみました。 元論文 Best Practices for Applying Deep Learning to Novel Applications Leslie N. Smith https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1704/1704.01568.pdf アブスト このレポートは、特定のドメインのエキスパートだがディープラーニングに詳しくない人向け ディープラーニングを試してみたいと思って
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