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タグ Yusuke Sugomori

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JavaScriptによるDeep Learningの実装(Recurrent Neural Networks 編) - Yusuke Sugomori's Blog

2016/12/07 このエントリーをはてなブックマークに追加 24 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Recurrent Neural Networks 実装

久しぶりの更新となりました。これまでいくつかの言語で、代表的なDeep Learningの手法を実装をしてきましたが、今回はリカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Networks: RNN)を実装してみたいと思います。言語は、初となるJavaScriptでトライしてみました。 完成したコードはGitHubの こちら のリポジトリにまとめてあります。 また、数式は以前に... 続きを読む

数式で書き下す Convolutional Neural Networks (CNN) - Yusuke Sugomori's Blog

2015/09/23 このエントリーをはてなブックマークに追加 75 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip CNN 数式 MATLAB Theano Python

CNNは画像認識の分野で驚異的な精度を誇るディープラーニングのアルゴリズムのひとつであるものの、ぱっと見がとても複雑な構造をしているため、実装するのも大変そうです。 実際、ネットや文献上で見られる多くのCNNの実装は、Theano (pythonのライブラリ)の自動微分機能を使っていたり、MATLABの組み込み関数を使っているものがほとんどです。 そのためか、きちんと forward propag... 続きを読む

JavaによるDeep Learningの実装(Dropout + ReLU 編) - Yusuke Sugomori's Blog

2015/08/26 このエントリーをはてなブックマークに追加 35 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip deeplearning dropout Java ラムダ式

前回のpythonに引き続き、今回はjavaでDropout + ReLUを実装したコードを紹介します。package名は”DeepLearning”としました。下記の4つのファイルで構成されています。・Dropout.java ・HiddenLayer.java ・LogisticRegression.java ・utils.javaReLU以外の活性化関数にも対応できるよう、ラムダ式を用いて”... 続きを読む

PythonによるDeep Learningの実装(Dropout + ReLU 編) - Yusuke Sugomori's Blog

2015/08/03 このエントリーをはてなブックマークに追加 116 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip dropout 下火 Python 界隈 実装

久しぶりのブログ更新となります。 今回は、Dropout + ReLU のコード(python)を紹介します。最近の Deep Learning 界隈は、もっぱらDropoutと新しい活性化関数の組み合わせが多いみたいですね。 しばらく触れないでいる内に、以前は最前線だった Deep Belief Nets や Stacked Denoising Autoencoders がすっかり下火になってし... 続きを読む

TOKYO2020.js | Yusuke Sugomori

2015/07/25 このエントリーをはてなブックマークに追加 17 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip

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