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「TensorFlow Tutorialの数学的背景」 クイックツアー（パート1）
TensorFlow勉強会（３） で発表予定の資料です。 http://connpass.com/event/27081/ 公開履歴 2016/03/25 ver1.0 公開 2016/03/29 ver1.1 Jupyterの紹介を追加Read less
数学的基礎から学ぶ Deep learning (with Python) Vol. 4【MPS 横浜 第4回】
MPS横浜 概要 MPSは、「みんなでわいわいソフトウェア作りながら技術を磨いて実績を作ろう!」をコンセプトに活動しています。プログラミング玄人とも初心者もみんなで協力して作品作りを行い、できあがった作品は共同制作のオープンソース・ソフトウェアとして、世の中に出します。 MPS横浜は「筋電位とDeep learning を用いた簡単なロボットアームを作ってみよう!」をテーマに発足しました。 前回から数回にわたって行う勉強会は、そのための Deep learning と電子回路に関する知識の実践的な獲得を目的とします。前提知識をあまり仮定せず 、基礎の基礎から学べるようにしてゆきます (高校二年生程度の数学の知識と if や for 文など Python の経験を少し仮定しますが、なくても是非チャレンジしてみてください ! )。 勉強会の後はみんなでご飯を食べにいきます ! 今回の予定 数学
Goでニューラルネットいくつか書いたけどやっぱPythonが楽でいいですね | LESS IS MORE
いまいち成果出ないので気分転換にブログをだらだら書いてみるテストです。 まえがき 半年くらい前に、某深層学習に興味を持ってやってみようかなーと思っていた時期があって、その時にGoでいくつかニューラルネットを書きました（参考：Restricted Boltzmann Machines with MNIST - LESS IS MORE、githubに上げたコード）。なぜGoだったかというと、僕がGoに興味を持ち始めていたからというのが大きいです。Goを知る前は、たくさん計算するようなコードを書くときはC++だったけれど、C++は色々つらいものがあるし、GoはC++には速度面で劣るもののそこそこ速く、かつスクリプト的な書きやすさもあります。C++のデバッグやメンテに費やす膨大な時間に比べれば、計算時間が1.5~2倍に増えるくらい気にしないというスタンスで、僕はC++のかわりGoを使おうとしてい
ニューラルネットワークの順伝播，逆伝播，確率的勾配降下法を手計算する - Qiita
この記事は何？ ニューラルネットワークの理解が曖昧な部分があったので，実際にニューラルネットワークの動きを手計算して確かめた時のメモです． ニューラルネットワークの構造 下のような図で表される，小さめの構造のニューラルネットワークの動きを手計算で確かめてみようと思います． 入力層ユニット数は3，隠れ層ユニット数は2，出力層ユニット数は2とします． 隠れ層の活性化関数$h$はシグモイド関数$h(a)=\frac{1}{1+\exp(-a)}$を用います． 出力層の活性化関数$o$は恒等関数$o(a)=a$を用います． 重みの初期値は以下のように設定します． W^{(1)}=\begin{bmatrix} w_{11}^{(1)}&w_{12}^{(1)}&w_{13}^{(1)}\\ w_{21}^{(1)}&w_{22}^{(1)}&w_{23}^{(1)} \end{bmatrix} =
実装ノート
#この文書について 筆者がtiny-cnnを実装するにあたってまとめた、ニューラルネット＋tiny-cnnの解説資料です。基本的なフィードフォワード型のニューラルネットに関する解説を行いつつ、数式に対応するコードの箇所が分かるように書きました。数式と実装のギャップがあれば、適宜補足を行っています。 ざっと読むとニューラルネットの基礎、およびtiny-cnnの実装を理解するうえで役立つかもしれません。特に筆者のような、動くコードとセットでないと理解が深まらないタイプの方に役立てば幸いです。内容に間違いがあれば、ぜひ指摘をお願いします:beers::sushi: ###表記について ニューラルネットワークの基本用語で、かつ実装中に登場する言葉については__太字__で強調します。 🍄 tiny-cnnの実装に関する注釈はキノコのアイコンで記述します。キノコに深い意味はありません:cat: :
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