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『qiita.com』

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  • Common Lispでゼロから作るディープラーニング (2)誤差逆伝搬法での学習 - Qiita

    5 users

    qiita.com/masatoi0

    前回は既に学習済みのパラメータがあるものとして、そこからフォワード計算を行ない予測を出すところを実装しました。今回は、データからパラメータを学習するところの実装について考えてみます。具体的には、「ゼロから作るDeep Learning」の5章にある、計算グラフベースでの誤差逆伝搬法の実装と、それを使った隠れ層二層のニューラルネットの学習と予測について書こうと思います。 一応Githubにレポジトリ作りました(まだあまり整理されていない)。ちなみに処理系はSBCL 1.4.3で動作確認しています。 https://github.com/masatoi/cl-zerodl インストール手順は上記を参照してください。 準備 前回と同様に必要ライブラリを読み込み、作業用パッケージを定義しておきます。 metabang-bindは分配束縛などに対応したletの拡張版のような構文を導入するライブラリで

    • テクノロジー
    • 2018/04/08 00:30
    • Lisp
    • Qiita
    • Programming
    • あとで読む
    • Common Lispでゼロから作るディープラーニング (1)行列演算とニューラルネットのフォワード計算 - Qiita

      25 users

      qiita.com/masatoi0

      Common Lispは非常に単純でありながら簡単に拡張可能な構文を持つ高水準言語です。Lispは昔からAIプログラミングに活用されてきましたが、最近では記号処理ベースのAIから機械学習ベースのAIへと世の中の関心が移っており、Pythonなどが主に用いられるようになっています。 とはいえ、Common Lispは機械学習のような科学計算にも向いています(Common Lispが機械学習に向いていると考えるこれだけの理由)。 Common Lispの科学計算に適した特徴としては、例えば以下のようなものが挙げられるでしょう。 最適化されたネイティブコードを吐き出す優秀なコンパイラがOSSにも商用にも存在する 高水準言語でありながら低レベルな世界に降りていって最適化することもできるので、開発効率と実行効率のバランスを取りやすい Cライブラリを簡単に利用できるインターフェースがある この連載では

      • テクノロジー
      • 2018/03/28 00:32
      • lisp
      • Common Lisp
      • Machine Learning
      • 機械学習
      • AI
      • あとで読む

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