pythonでニューラルネットワーク実装 - Qiita
はじめに pythonで3層のニューラルネットワークを実装し，XNORの識別をしてみました． 数式も載せたので，興味のある方は読んでみてください． 教科書として『深層学習』を使いました． 本記事の構成 はじめに ニューラルネットワーク 重みの更新 誤差逆伝播 XNOR pythonでの実装 結果 おわりに ニューラルネットワークとは，人間の脳の神経回路を模したモデルです．このモデルを使うことで，画像認識や音声認識が可能となります． 今回実装したネットワークは入力層，中間層(1層)，出力層の3層構造です． 重みの更新 下の図で説明していきます． $l-1$ 層目の $i$ 番目のユニットから $l$ 層目の $j$ 番目のユニットへの重みを $w_{ji}^{(l)}$ とします． また，$l-1$ 層目の $i$ 番目のユニットが保持している値を $u_{i}^{(l-1)}$ とします．
ドワンゴ、イラスト投稿作品の閲覧数を事前予測する技術を発表
ドワンゴは、イラスト投稿サービス「ニコニコ静画」の投稿作品を活用したディープラーニング技術の研究成果を、11月2～5日に神戸で開催される、コンピュータグラフィックスとインタラクティブ技術に関する展示会「第8回ACM シーグラフアジア2015」で発表する。あわせて、学術機関向け研究目的データ公開用サイト「nico-opendata」を開設。12月上旬から大学などの学術機関にデータを提供していくという。 発表するのは、イラストの画像データからニコニコ静画での閲覧数を事前予測する技術。ニコニコ静画に投稿されたこれまでのイラストの閲覧数、お気に入り数を同時にニューラルネットで学習し、一切のメタデータを使わず、画像データからのみ閲覧数やお気に入り数を予測するものだと説明している。 ドワンゴによれば、たとえば、クリエイターがイラストを投稿、公開する前に、画像のデータから閲覧数やお気に入り数をある程度予
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