TensorFlow Playgroundはニューラルネットを理解するのにおススメ - 西尾泰和のはてなダイアリー
ネットワークの重みや各ニューロンがどういう入力の時に発火するのかが、学習していく過程で各時刻可視化されてとても良い教材です。 http://playground.tensorflow.org/ うずまきのデータセットに関して「中間層が1層しかないとうずまき（線形非分離な問題）は解けない」という誤解があるようなので、まずは1層でできるという絵を紹介。なお僕のタイムライン上では id:a2c が僕より先に気付いていたことを名誉のために言及しておきます。 で、じゃあよく言われる「線形非分離な問題が解けない」ってのはどういうことか。それはこんな問題設定。入力に適当な係数を掛けて足し合わせただけでは適切な境界を作ることができません。 こういうケースでは中間層を追加すると、中間層が入力の非線形な組み合わせを担当してくれるおかげで解けなかった問題が解けるようになります。 1つ目のデータセットでは特徴量の
React、Redux、D3を用いたアニメーション | POSTD
これは小さな粒を生成するものです。あなたがクリックした場所から、小さな円が生まれて飛び出していくのです。マウスを持って、動かしてみましょう。粒はカーソルから生み出され続けます。 モバイル機器や、マウスではなく指で動かすタイプのコンピュータだったらどうでしょうか。同じように動きます。 私はオタクなので、これが楽しいと思います。皆さんの見解は様々かもしれません。埋め込み画像をクリックして、円が飛ぶのを見てください。クールじゃないですか？ 仕組み これは全てReact、Redux、D3を使って作られています。アニメーションのトリックはありません。少しの賢さが必要なだけです。 一般的な方法を、以下で説明してみます。 私たちは、ページ、SVGエレメント、内部の粒といった 全てをレンダリングするためにReact を使います。この全ては、propを使ってDOMを返す、Reactコンポーネントを使って作ら
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