Deep Learningで遊ぶ(2): オンラインニュース人気度＋ベイズ最適化によるパラメータチューニング - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2016年8月22日） {rBayesianOptimization}の使い方を間違えていて、この記事の下部では実際にはテスト誤差ではなくトレーニング誤差を評価してしまっていますorz 実際にはScore返値にholdoutを入れるのが正解です。別に{rBayesianOptimization}単体で取り上げた記事を書きましたので、正しい使い方はそちらをお読みください。 Deep Learningをだらだらと実践してみるこのシリーズ、前回は分類だったので今回は回帰でやってみようと思います。お題はUCI ML repositoryの"Online News Popularity"です。とあるサイトに掲載されたオンラインニュース記事がそれぞれどれくらいシェア（おそらくSNS類に）されたかを、様々な特徴量と合わせて収めた39644行×61列のデータセットです。 元のニュース記事が非公開であ
ゼロから始めるDeepLearning_その4_Restrictedボルツマンマシンとは - 分からんこと多すぎ
はじめに MNISTで全然うまく行かないことが発覚したので、最適化を調べ中きちんと動きました。 学部四年生向け。だった。 ニューラルネットワーク →（AutoEncoder） →（DenoisingAutoEncoder） →ホップフィールドネットワーク →ボルツマンマシン →Restrictedボルツマンマシン（この記事） →（Gaussian Binary - Restricted Boltzmann Machines） →（DeepBeliefNetwork） →（DeepNeuralNetworks） →畳み込みニューラルネット（後日） 太線以外は読み飛ばしてOK Restricted Boltzmann Machines（RBM）をとりあえず使ってみる RBMには、ホップフィールドネットワークという前身がある。 できることは、それと同じである。 即ち、RBMとは、脳的なもの（マル
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