（ 論文調査 ）deep neural network の ハイパーパラメータ チューニング知見資料 - Qiita
論文 は いくつかあるのでしょう が、まず は 大御所 Bengio先生 の 以下の論文 が 参考 に なります。 （ 論文 ） Yoshua Bengio Practical Recommendations for Gradient-Based Training of Deep Architectures 以下 の やりとり の中 で 言及されています。 Google group Chainer Japanese User Group 「LSTMにおける中間層のユニット数」 yukinoji お世話になっております。 chainerを利用してLSTMモデルを構築しているのですが、中間層のユニット数の設定が上手くいかず困っております。 現在およそ15000次元の数値ベクトルを入力として与え、それが0,1の2つのクラスのどちらに所属しているかを教師データとして与え、学習を行うよう実装している
「理論から学ぶデータベース実践入門」読んだ - $shibayu36->blog;
理論から学ぶデータベース実践入門 ~リレーショナルモデルによる効率的なSQL (WEB+DB PRESS plus) 作者:奥野 幹也技術評論社Amazon 積ん読に入っていたので読んだ。 この本はリレーショナルモデルを理解することによってRDBの知識を深めようというような本。RDBを実践で使っている人がさらに知識を深めるための本という感じ。内容としては重要な理論がRDBと紐付けられて解説されていて面白かった。一方で、専門用語が文章中に多く使われていて、個人的には何か頭に入ってこなかった点は残念だった。 この本を読みながらわからないところを調べていて見つけたのだけど、この本の著者の昔の発表資料である「データベース設計徹底指南！！」がこの本の端的なまとめになっていて、しかも非常に良い資料なので本当におすすめ。本で紹介されているリレーショナルモデルや正規化理論などがわずか15分程度で理解できる
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
