GitHub - dennybritz/cnn-text-classification-tf: Convolutional Neural Network for Text Classification in TensorflowYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Fizz Buzz in Tensorflow
interviewer: Welcome, can I get you coffee or anything? Do you need a break? me: No, I've probably had too much coffee already! interviewer: Great, great. And are you OK with writing code on the whiteboard? me: It's the only way I code! interviewer: ... me: That was a joke. interviewer: OK, so are you familiar with "fizz buzz"? me: ... interviewer: Is that a yes or a no? me: It's more of a "I can'
MNIST for ML Beginnersの数学的な意味合い - neuralnetな日記
Tensor flowの初めの一歩のチュートリアルであるMNIST For ML Beginners について、数学的な意味合いを書いてみようと思います。 (ブログに不慣れなもので、修正/継ぎ足しながら公開していくことをお許しください) まず、このチュートリアルで実行していることは、 入力がn次元の配列 (は実数)が複数個あった時 、個々の出力 ()を得る写像を用意して、出力が 個々のに対する解 (あるz=1以外はz=0) に近い結果を得れるように、Fを最適化することです。 ここで、の各要素 は実数と書きましたが、これは概念上の話であり、プログラムの実装上ではfloatになります。以後、集合（つまり配列）の要素は数学上は実数ですが、プログラム上はfloatであると考えて下さい。は、となるm個の(実数の)集合です。また任意の要素は0以上であり、したがって、は0から1までの値をとることになりま
ディープラーニング（TensorFlow）を使用した株価予想 ～その2～ - Qiita
前回の続き。 ディープラーニングのフレームワークであるTensorFlowを使用して株価を予想するぞ～、というお話です。ちなみに前回は完全に失敗でした。 前回のコメントで、tawagoさんから「Googleが同じようなことしている」という情報をいただいたので、そちらをコピ・・・インスパイアしてみました。 前回との相違点 前回は、「数日分の日経平均を使用して、次の日の日経平均が上がるか、下がるか、変わらないか（3択）を予想する」ものでした。 Googleのデモでは、「数日分の世界中の株価指数（ダウ、日経平均、FTSE100、DAXなど）を使用して、次の日のS&Pが上がるか下がるか（2択）を予想する」という内容でした。 ということで、下記が前回からの主な変更点となります。 「上がるか」「下がるか」の2択 日経平均だけでなく、他国の株価指数も使用 隠れ層x2、ユニット数は50,25 予想するのは
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TensorFlowによるDeep Learningでアイドルの顔識別する話
