ニューロンの概要とそのモデル - Sideswipe
これは 人工知能アドベントカレンダー の3日目の記事です。 ニューロン(Neuron) または神経細胞は、脳を構成する最小単位であり、端的には信号を受け取り、別のニューロンへまた送っていくという役割をしています。 機械学習のニューラルネットワークとよばれる分野では、ニューロンの振る舞いを思い切り簡略化したものが使われますが、実際のニューロンは非常に複雑な振る舞いをします。 ここでは、ニューロンの概要について見ていきましょう。 生理学的な概略 ニューロンは、他のニューロンからの信号を受ける樹状突起(dendrite)と、他のニューロンに信号を送る軸索(axon) があります*1。 神経細胞の概要図 見てお分かりのとおり、入力である樹状突起は細胞体から何本も枝分かれしていますが、出力である軸索は1つしかありません。もっとも、その軸索も枝分かれしていくつかの細胞へ同時に信号を送ることもあります。
Gradient Checkingを実装した - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか？私は凍えています。 今日はGradient Checkingを紹介します。 Gradient Checking 機械学習の実装を行っていると、 勾配の計算をする箇所が出ることが多いです。（Back Propagationなど） 簡単な計算をするには適当に手で計算したものを実装すればよいですが だんだん本当に合っているのかわからないとか、実装方針変えた場合でも等価になるのかなど 不安になってくる箇所が出てきます。（多分） そんなときにGradient Checkingを使いましょう。 数式 をパラメータに基づく関数J（関数J、パラメータの内容は自分で定義、構築してください） と定義すると以下がGradient Checkingを実装する式となります。 EPSILONは小さい定数です。大体0.0001程度が良いそうです。 プログラムとして上記式を構築するには、右
Dropoutの実装と重みの正則化 - もちもちしている
この記事はMachine Learning Advent Calendar 2013 3日目の記事です. はじめに ニューラルネットワークの汎化性能を向上させるDropoutは, Deep Learningを実装する上で必須の技術だと思います. 本日はDropoutとその実装方法について説明させていただきます. Dropoutとは ニューラルネットは複雑なモデルであるため過学習に陥りやすいです. これを回避するためにはL2ノルムで値の増加を防いだり, L1ノルムでスパースにしたりするのが一般的です. しかし正則化でもニューラルネットのような複雑なモデルに適切に制約を加えるのは困難です. そこでDropoutの考え方です. Dropoutは各訓練データに対して中間素子をランダムに50%（または任意の確率で）無視しながら学習を進めます. 推定時は素子の出力を半分にします. なぜこれだけで汎化性
人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
Anyone Can Learn To Code an LSTM-RNN in Python (Part 1: RNN) - i am trask
Baby steps to your neural network's first memories. Posted by iamtrask on November 15, 2015 Summary: I learn best with toy code that I can play with. This tutorial teaches Recurrent Neural Networks via a very simple toy example, a short python implementation. Chinese Translation Korean Translation I'll tweet out (Part 2: LSTM) when it's complete at @iamtrask. Feel free to follow if you'd be intere
実装ノート
#この文書について 筆者がtiny-cnnを実装するにあたってまとめた、ニューラルネット＋tiny-cnnの解説資料です。基本的なフィードフォワード型のニューラルネットに関する解説を行いつつ、数式に対応するコードの箇所が分かるように書きました。数式と実装のギャップがあれば、適宜補足を行っています。 ざっと読むとニューラルネットの基礎、およびtiny-cnnの実装を理解するうえで役立つかもしれません。特に筆者のような、動くコードとセットでないと理解が深まらないタイプの方に役立てば幸いです。内容に間違いがあれば、ぜひ指摘をお願いします:beers::sushi: ###表記について ニューラルネットワークの基本用語で、かつ実装中に登場する言葉については__太字__で強調します。 🍄 tiny-cnnの実装に関する注釈はキノコのアイコンで記述します。キノコに深い意味はありません:cat: :
グラフ・ネットワーク分析で遊ぶ(1)：グラフ可視化・描画手法 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっと興味が湧いてきたので、今後しばらくグラフ理論・ネットワーク分析に力を入れてみようかなと思ってます。ということで『レ・ミゼラブル』の時同様にオープンデータセットを取ってきましょう。 Network data 今回使うのは"Neural network"。これは（厳密には違うんですが）僕の以前の専門でもあった神経科学のデータで、C. elegansという線虫の神経回路網を測定・記録したものです。 Neural network: A directed, weighted network representing the neural network of C. Elegans. Data compiled by D. Watts and S. Strogatz and made available on the web here. Please cite D. J. Watts and
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
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に関して最も衝撃的な事実の1つは任意の関数を表現できることです。 例えば誰かから複雑で波打った関数$f(x)$を与えられたとします： この結果はニューラルネットワークが一種の普遍性を持っている事を示しています。 計算し
CHAPTER2 逆伝播の仕組み - 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 前章では、勾配降下法を用いてニューラルネットワークが重みとバイアスをどのように学習するかを説明しました。 しかし、その説明にはギャップがありました。具体的には、コスト関数の勾配をどのように計算するかを議論していません。これはとても大きなギャ
誤差逆伝播法のノート - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? #はじめに ※）「目標関数」をより一般的な名称である「損失関数（Loss Function）」表記に改めました．(2015Oct19) 誤差逆伝播法（以下，Backprop）は多層パーセプトロンを使う人にとってお馴染みのアルゴリズムですよね． いや，これだけ有名なアルゴリズムなのでちょっとネットで探してみれば沢山解説を見つけることが出来るのですが，Backpropを予測誤差の最小化に適用する場合の説明しかみつからないんです．（とはいえ，PRMLをちゃんと読めば全部載ってるんですが）. Backpropでできることは何なのか？ ということ
ニューラルネットによるパターン認識 - 人工知能に関する断創録
3層パーセプトロンと呼ばれるニューラルネットを用いたパターン認識のサンプルです。ニューラルネットがどういうものかという解説はまた後でしますが、ここではサンプルの遊び方だけ書いておきます。まあゲームではないんですが・・・ pattern_recognition.jar Pythonによる実装 多層パーセプトロンでMNISTの手書き数字認識（2014/2/5） 操作法 起動すると下のようなウィンドウが表示されます。 左側がパターン入力画面です。マウスでクリックするとセルが赤く塗りつぶされます。右側は情報パネルです。プログラムからの出力情報が表示されます。右下がコントロールパネルです。いろいろなボタンがあります。 まず0〜9までの数字の認識を試してみます。 パターン入力画面に上図の0のパターンを入力して追加ボタンを押してください。追加ボタンを押すと今入力したパターンが訓練データとして保存されます
ニューラルネットワークの実装
Transcript of "ニューラルネットワークの実装" 1. ニューラルネットワークの実装 @taskooh 2. ・・・ ・・・ ・・・・・・ 入力(2+1) 出力隠れ(7) 隠れ(7) 0or1 x座標 y座標 実装 (2次元データの2クラス分類) … 3. ・・・ ・・・ ・・・・・・ 入力(2+1) 出力隠れ(7) 隠れ(7) 層の数が増えると 誤差逆伝搬が 初期の層の重みまで 伝わらない 0or1 x座標 y座標 実装 (2次元データの2クラス分類) … 4. ! ・・・ 入力(2+1) 出力隠れ(20) 0or1 層の数を減らし、 層当たりの ノード数を増やす x座標 y座標 実装 (2次元データの2クラス分類) 5. 実装 (2次元データの2クラス分類) ● 活性化関数としてはシグモイド関数を用いる(値域0 1) ! ● 学習用データを用意し、オンライン手法を用いて多数
2008-07-01 - きしだのはてな - バックプロパゲーションでニューラルネットの学習
ニューラルネットというのは、入力があって、複数の階層を経て出力を得るようなグラフ構造のことです。通常は、入力層・中間層・出力層のように層構造になっているようなものを差します。中でも、中間層が1層の、３層構造になっているものが多くとりあげられます。バックプロパゲーションは、誤差逆伝播法とも言って、ニューラルネットワークのパラメータを学習するための手法です。 ニューラルネットについてのサイトや本では、中間層を多層に対応した一般的な表現で説明されることが多いのですが、なかなか式を読み解くのが難しかったりするので、今回は3層で入力が2パラメータ、出力は1つ、中間層のニューロンは2つという、単純なものを取り上げます。 では、3層ニューラルネットワークでの判定時のデータの流れを見てみます。 3層ということになっていますが、実際の処理は2層になっています。実装するときには2層だと考えたほうがわかりやすい
Simple perceptron by TJO
2. と、その前に… 元々パーセプトロンというのは… – ニューロン情報処理モデルだった 実際に脳科学の世界では重要だった時代も – 小脳パーセプトロンモデル – Marr (1969), 伊藤正男(1972) 1
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Graham Neubig on Twitter: "IWSLTという国際機械翻訳コンペで、英独翻訳の部でスタンフォード大学のニューラルネットに基づく翻訳システムがBLEU 4.7点というとんでもない差をつけて、2位チームに圧勝したらしい： https://t.co/EEUAk4Vzlw 。ニューラル翻訳の勢いが止まらない。"
Backpropagationが全て - Kazuma Hashimoto (橋本和真)
Gradient checkingは超大事 - Kazuma Hashimoto (橋本和真)
誤差逆伝搬法その2
ニューラルネットワークによる演算