大自然言語時代のための、文章要約 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? さまざまなニュースアプリ、ブログ、SNSと近年テキストの情報はますます増えています。日々たくさんの情報が配信されるため、Twitterやまとめサイトを見ていたら数時間たっていた・・・なんてこともよくあると思います。世はまさに大自然言語時代。 *from [THE HISTORICAL GROWTH OF DATA: WHY WE NEED A FASTER TRANSFER SOLUTION FOR LARGE DATA SETS](https://www.signiant.com/articles/file-transfer/the-
初めてのTensorFlow入門～MNIST SingleNet～ - webエンジニアの日常
こんにちは、エンジニアのさもです。 前回に引き続き、MNISTに挑戦します。 今回は、隠れ層を1層追加して、単層のニューラルネットワークを構築していきます。 コードはこちらの書籍をお手本にしています。 TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説~ 作者: 中井悦司出版社/メーカー: マイナビ出版発売日: 2016/09/27メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (1件) を見る スポンサーリンク 目次 単層ニューラルネットワークの概要 実装 ライブラリのインポート 変数の定義 正解率などの定義から学習まで 自分の手書き文字を判定する 最後に 単層ニューラルネットワークの概要 前回は、入力値（画像）に対して、パラメータ行列をかけて、バイアスを足し、その結果をソフトマックス関数を用いて確率へ変換しました。入力値は、28×28サイ
TensorFlowチュートリアル - 熟練者のためのディープMNIST（翻訳） - Qiita
TensorFlowのチュートリアル（Deep MNIST for Experts） http://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 TensorFlowは大規模な数値計算を行うための強力なライブラリです。TensorFlowが優れているタスクの１つは、ディープ・ニューラルネットワークを実装し、訓練することです。このチュートリアルでは、深い畳み込みMNIST分類器を構築しながら、TensorFlowモデルの基本的なビルディング・ブロックを学びます。 このチュートリアルは、ニューラルネットワークとMNISTデータセットに精通していることを前提とします。それらのバックグラウンドを持っていない場合は、初心者のためのチュート
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