ニューラルネットワーク

機械学習

ベイズニューラルネットワーク

ニューラルネットワークをベイズ風に解説します。ニューラルネットワークを一つの関数だと思ってパラメーターの事後分布を求めたり、予測値の事後分布を求めたりします。色々近似を行わないと解析的に解けないのが大変な所です。
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クラウドでディープラーニングして大丈夫?

ニューラルネットワークの勾配から、特徴量が復元できるという記事です。大切な情報を特徴量にしている場合は、クラウド上で計算を回す事にリスクがあります。
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ゼロから作るRNN2

PTBコーパスから言語モデルを作る記事です。分散表現を作り、RNNに通して全結合で予測するという単純なモデルです。単語の分散表現が得られるので、意味のあるものになっているか、コサイン類似度を使って試してみます。
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ゼロから作るRNN1

RNNをnumpy だけで実装していきます。ゼロから作るDeep Learning 2に載っているコードを解説しながら作っていきます。
機械学習

RNNによる文章自動生成

RNNモデルを使って文章の自動生成が出来るのは有名な話ですが、独特な語り口の作家なら、その作家が書いたと分かるような文章を生成できるはずです。太宰治の人間失格を教師として走れメロスを描いてもらいます。
機械学習

リカレントニューラルネットワーク(RNN)

ニューラルネットワークモデルの一つに、リカレントニューラルネットワーク(RNN)と呼ばれるものがあります。自己相関の高いデータに対して有用なモデルです。RNN, LSTM, GRUの解説をして、映画レビューの分類問題で3つのモデルの特徴を掴みます。
機械学習

Pythonによるディープラーニングの実装①

python で1からディープラーニングを実装します。この記事では、隠れ層を沢山持つニューラルネットワークモデルを実装します。実験してみると、単純に層を深くするだけではあまり意味が無い事が分かります。
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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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