![Amazon.co.jp: 量子コンピュータが人工知能を加速する: 西森秀稔, 大関真之: 本](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9967a4a96292d0ec16bbe6a3c5afc94f84b63580/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fm.media-amazon.com%2Fimages%2FI%2F51b0O5zzPmL._SL500_.jpg)
この記事を読みニューラルネットワークに興味を持ち勉強を始めました。 ニューラルネットワークを目で見て直感的に理解できるのは素晴らしいですね。 半年以上も前の記事なのでコメントを読まれているか分かりませんが、お聞きしたいことがあります。 TensorFlow Playgroundの入力層のFeatureについて勉強をしているのですが、なぜ生の入力値(座標x,y)ではなく、Featureを間にかませているかその背景を教えていただきたいです。 というのも、MNISTのチュートリアル等では縦横28x28ピクセルの784個のアドレスのグレースケールの値を入力とし、入力層に784個のニューロンを並べている解説が 多く、TensorFlow Playgroundで行われているようなFeatureの選択がどこから出てきたものなのか分からないのです。 ちょっと宣伝のようになってしまいますが、自分の学習成果の
これはFujitsu Advent Calendar 2016の11日目の記事です。 掲載内容は個人の意見・見解であり、富士通グループを代表するものではありません。なお、内容の正確性には注意を払っていますが無保証です。 はじめに この記事では先月今年発表されたディープラーニング論文(ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2016年開催またはジャーナル掲載が2016年のもの)から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2015年末ごろの論文も重要なものは採用しています。 以下の投稿も合わせてご覧ください。 2017年のディープラーニング論文100選 DeepLearning研究 2016年のまとめ 2016年の深層学習を用いた画像認識モデル foobarNet: ディープラーニング関連の○○Netまとめ NIPS2016実装集 ディープラーニングにとっての2016年 20
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