Deep Learningの気持ちになって考えてみる - kivantium活動日記
前回の記事で友利奈緒判定botを作ったのを紹介したところ、いろんな人から試してもらうことができました。集計したところ正解率としては90%程度を出していました。 この前集計した時の混同行列はこんな感じでした。最近投稿数が増えすぎて集計したくないです……。 しかし、第4世代のネットワークになっても「さすがにこれはないだろう」というような間違いを続けています。 .@dolicas_ 友利奈緒です(72%) pic.twitter.com/U9l93GVgIS— まほろ（稼働中） (@mitra_sun22) 2015, 9月 5 .@DEGwer3456 友利奈緒です(99%) pic.twitter.com/8Yum498g4E— まほろ（稼働中） (@mitra_sun22) September 6, 2015 Deep Learningは性能がいいということで最近もてはやされていますが、こ
ぼくの実装した最弱のディープラーニング - きしだのHatena
8月の頭からディープラーニングを実装していたのを、先日、プレゼンしてきました。 プログラマのための数学勉強会@福岡 - connpass ぼくの実装した最弱のディープラーニング from なおき きしだ ※追記 2023/4/12 SpeakerDeckにも置いてます https://speakerdeck.com/kishida/weakest-deep-learning-i-implemented GPU対応したり、ドロップアウトとかミニバッチとかいろいろ実装して、結構つよくなってます。 ちゃんと学習してくれないこと以外は。 ソースはこんな感じになってきています。 https://github.com/kishida/neuralnet/tree/CorrectOperationAsCCN GPU対応にはaparapiを使っています。JavaでGPUコードが書けるスグレモノです。 ap
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
