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タグ 多層パーセプトロン

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ディープラーニング-畳み込みニューラルネットワークとPythonによる特徴抽出 | プログラミング | POSTD

2015/10/29 このエントリーをはてなブックマークに追加 370 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip ニューラルネットワーク POSTD MLP 各層 Python

畳み込みニューラルネットワークは、生物学から着想を得た多層パーセプトロン(MLP)の変形です。畳み込みニューラルネットワークには種類の異なる様々な層があり、各層は通常のMLPとは異なる働きをします。Pythonの機械学習パッケージであるLasagneとnolearnを用いたこれらの利用について解説していきます。畳み込みニューラルネットワーク(またはConvNet)は、生物学から着想を得た多層パーセ... 続きを読む

Chainerによる多層パーセプトロンの実装 - 人工知能に関する断創録

2015/10/05 このエントリーをはてなブックマークに追加 73 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Theano Chainer アルゴリズム ユーザ 人工知能

2015-10-05 Chainerによる多層パーセプトロンの実装 Deep Learning 機械学習 Chainer これまでDeep LearningのアルゴリズムをTheanoで実装してきた(2015/4/29)けれど、ここらで巷で大人気のライブラリChainerにも手を出してみた。Theanoの勉強を始めたあとすぐにChainerが公開された(2015/6/9)がユーザや情報が増えるまで... 続きを読む

「目に見えるパーセプトロン」という資料を作ったので公開します - けんごのお屋敷

2015/08/20 このエントリーをはてなブックマークに追加 33 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip パーセプトロン ニューラルネットワーク 進歩 一種 概念

先日、社内の勉強会でネタが募集されていたので機械学習、特にパーセプトロンについてしゃべりました。パーセプトロン自体は非常に単純なモデルで、理解も実装も比較的容易で、それゆえに様々なものの基礎になっています。近年、深層学習と呼ばれる学習を何層にも渡って行うような概念が話題になっていますが、そこに出てくるニューラルネットワークは一種の多層パーセプトロンでもあります。ここ数年での機械学習や深層学習の進歩... 続きを読む

Theanoによる畳込みニューラルネットの実装 (1) - 人工知能に関する断創録

2015/06/26 このエントリーをはてなブックマークに追加 74 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Theano CNN 人工知能 畳込みニューラルネットワーク

2015-06-26 Theanoによる畳込みニューラルネットの実装 (1) Deep Learning 機械学習 コンピュータビジョン Theanoによる多層パーセプトロンの実装(2015/6/18)のつづき。今回は、Deep Learning Tutorialの畳込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network: CNN, ConvNet)を実装してみる。 ... 続きを読む

C++によるSMOを用いたSVMの実装 - kivantium活動日記

2015/06/24 このエントリーをはてなブックマークに追加 72 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip SVM SMO 実装 kivantium活動日記 精度

2015-06-24 C++によるSMOを用いたSVMの実装 機械学習の手法にはいろいろありますが、その中でもサポートベクトルマシン(SVM; support vector machine)は高い精度で知られる有名な手法です。 以前C++で多層パーセプトロンを実装したので、今度はSVMをC++で実装してみました。C++による多層パーセプトロンの実装 - kivantium活動日記kivantium... 続きを読む

多層パーセプトロンの動きを可視化する - StatsFragments

2014/11/30 このエントリーをはてなブックマークに追加 82 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip StatsFragments Theano 線形分離 補足

2014-11-30 多層パーセプトロンの動きを可視化する Python 可視化 概要 多層パーセプトロン記事の補足。下の記事の最後で、入力されたデータを隠れ層で線形分離しやすい形に変換している、ということを確かめたかったが、MNIST データでは次元が高すぎてよくわからなかった。ということで、もうちょっとわかりやすい例を考える。 Theano で Deep Learning <2> : 多層パー... 続きを読む

Theano で Deep Learning <2> : 多層パーセプトロン - StatsFragments

2014/11/30 このエントリーをはてなブックマークに追加 44 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip アルゴリズム 理論 StatsFragments 第二回

2014-11-30 Theano で Deep Learning <2> : 多層パーセプトロン Theano Deep Learning Python Python Theano を使って Deep Learning の理論とアルゴリズムを学ぶ会、第二回。 目次 DeepLearning 0.1 より、 Classifying MNIST digits using Logistic Regre... 続きを読む

人工知能を実現する学習アルゴリズムに必要な能力 - 人工知能に関する断創録

2014/09/10 このエントリーをはてなブックマークに追加 94 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 人工知能 学習アルゴリズム 断創録 能力 ボルツマンマシン

2014-09-10 人工知能を実現する学習アルゴリズムに必要な能力 人工知能 機械学習 今年は、Deep Learningを研究する予定(2014/1/4)だったのだけれど、多層パーセプトロンまで到達した(2014/2/5)ところで少々(?)足踏みしている。Deep Learningの構成要素であるボルツマンマシンを理解するのに手間取っているためだ。ボルツマンマシンの理解には、マルコフ確率場やM... 続きを読む

共役勾配法によるニューラルネットのパラメータ推定 - 人工知能に関する断創録

2014/05/22 このエントリーをはてなブックマークに追加 29 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip ニューラルネット ロジスティック回帰 人工知能 断創録 前回

2014-05-22 共役勾配法によるニューラルネットのパラメータ推定 機械学習 PRML Courseraの機械学習ネタの続き。前回は、ロジスティック回帰のパラメータ推定(2014/4/15)に共役勾配法(Conjugate Gradient: CG法)を使いました。今回はより複雑なニューラルネット(多層パーセプトロン)のパラメータ推定に共役勾配法を適用してみました。以前、多層パーセプトロンで手... 続きを読む

 
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