ここからはじめるディープラーニングの主流手法まとめ【保存版】 - HELLO CYBERNETICS
s0sem0y.hatenablog.com ディープラーニングは2006年にトロント大学のHinton氏が考案したDeep Belief Networkから始まりました。このとき考案されたのが事前学習という手法で、一層ずつ層を学習させてから繋げていくことで、一気に深い構造を学習させる際に生じていた勾配消失問題を回避することに成功しました。 その後深い構造を使った機械学習が全てディープラーニングと呼ばれるようになり、今やその種類は非常に多岐に渡ります。今回はディープラーニングって言っても色々出てくるけど、どれがどれだか分からないという人のために（そして自分の中で整理するために）、ディープラーニング手法をまとめてみたいと思います。 ディープラーニングの種類のまとめ Deep Belief Network(DBN) 最初に登場したディープラーニングの手法 特徴抽出を人手でやらなくても良くなった
プログラマーも手動テストしようぜ 〜 忍者式テストのすすめ 〜 - Qiita
はじめに プログラマの中には、TDDのような自動テストを整備すれば、手動テストは必要なくなると考えている方もいるようです。本記事では、主にプログラマー向けに、手動テストの大切さとはじめ方を書きます。 はじめ方に忍者式テストが出てきます。 プログラマーが得意なテスト、不得意なテスト プログラマーはCheckingが得意です。Testingは不得意です。 テストには Testing と Checking の二つの作業がある Michael Boltonという人のお言葉があります。 Testing vs. Checking « Developsense Blog Checking Is Confirmation Testing Is Exploration and Learning テストにという行為はCheckingとTestingの二つの行為の分けられます。 Checkingは既知の不具合が
アンドリュー・ホーキンスの話 - ブロ研 [ブロンコス研究所]
NFLアドベントカレンダー 第7日目の記事です。 www.adventar.org 1年半くらい前に読んで面白かった記事になります。 現ブラウンズのWR アンドリュー・ホーキンスが、自分自身について書いている話で、身長わずか169センチの無名選手がNFLを目指す、苦難の物語です。 前に翻訳しちゃったものの、他チームの選手ということもあって、そのまま放置していたのですが、プロデイの話とかいろいろ面白いので、企画に参加したのを機会に紹介してみます。 かなり長い記事なので注意です（テキトー翻訳） 元記事 Coming Up Short | The Players' Tribune Whatever It Takes | The Players' Tribune 第1部 僕はいつも試合前に泣いてしまう。時にはタオルが必要になるくらいだ。チームメイトには「Hawkはいつでも泣いてるな」とからかわれる
![アンドリュー・ホーキンスの話 - ブロ研 [ブロンコス研究所]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1dc8d2cc5741767002687716cb8eed35e0f66f05/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F6435988827676941197%2F6653458415119345255%2F1481036820)
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