TensorFlow のチュートリアル（Convolutional Neural Networks） http://www.tensorflow.org/tutorials/deep_cnn/index.html#convolutional-neural-networks の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 注：このチュートリアルは TensorFlow の上級ユーザーを対象としており、機械学習の専門知識と経験を前提としています。 概説 CIFAR-10 分類は、機械学習における一般的なベンチマーク問題です。問題は、RGB 32×32 ピクセルの画像を10カテゴリーに分類するものです：飛行機、自動車、鳥、猫、鹿、犬、カエル、馬、船、およびトラック 詳細については CIFAR-10ページ と Alex Krizhevsky による技術レポートを参照してください。 目

Christopher Olah氏のブログ記事 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 リカレントニューラルネットワーク 人間は毎秒ゼロから思考を開始することはありません。このエッセイを読んでいる間、あなたは前の単語の理解に基づいて、各単語を理解します。すべてを捨てて、またゼロから思考を開始してはいません。あなたの思考は持続性を持っています。 従来のニューラルネットワークは、これを行うことができません、それは大きな欠点のように思えます。たとえば、映画の中の各時点でどのような種類の出来事が起こっているかを分類したいと想像してください。従来のニューラルネットワークが、映画の前の出来事についての推論を後のものに教えるためにどのように使用できるかは不明です。 リ