Python R

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Pythonによるディープラーニングの実装➁

pythonによるディープラーニング実装記事第二弾です。画像認識の問題では、ニューラルネットワークを考えても微妙な事が多いです。行列そのものに操作を加える畳み込みの解説と実装をします。畳み込み層とアファイン層それぞれに画像を通してみて、畳み込み層が画像を図形として捉えている事を確認します。
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Pythonによるニューラルネットワークの実装➂

python でニューラルネットモデルを1から実装する記事の最終回です。前回までで、正解の予測と勾配の計算が出来るようになりました。今回はパラメーターを更新する為の関数を作成し、実fashon mnist の分類問題を解かせます。
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Pythonによるニューラルネットワークの実装➁

1からニューラルネットワークをpythonで実装します。これは2番目の記事です。誤差関数の計算と、勾配の計算をする関数を実装します。
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Pythonによるニューラルネットワークの実装①

ニューラルネットワークモデルをpython で1から作ります。この記事では、データを受け取って予測値を返す関数と、正解率を計算する関数を作成します。
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Google Colab によるpython環境構築

機械学習を始めるにあたって、環境を作るのが第一の壁になります。既に作られたライブラリが沢山あるので、python がオススメです。Google が提供するサービスを使うことで、python 環境が簡単に作れます。さらに、性能の良いパソコンを計算に使うことが出来るようになります。
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勾配の更新に関する問題

シグモイド関数を活性化関数に使うと勾配消失問題が起こると巷で言われているので確かめてみます。勾配消失の解決策として、シグモイドでなくて、relu関数を使うと良いと言われますが、本当か検証します。 また、勾配爆発問題が起こる状況を再現し、解決策を解説します。
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