TheanoTheanoによる積層自己符号化器の実装(2016/1/22)の続き。事前学習(pretraining)の効果が本当にあったのか検証してみたい。実装(2015/12/9)の続き。今回は自己符号化器を積み上げて積層自己符号化器を実装した。2015の9日目です。Theanoによる自己符号化器の実装(2015/12/3)の続き。autoencoder)を実装した。ソースコード全体はここ。Theano今回からしばらくさまざまな自己符号化器(Autoencoder)を検証していきたい。深層学習のメリットである特徴の自動学習の基礎になるところなのでしっかり理解しておきたいところ。(1)(2015/11/8)のつづき。今回は畳み込みニューラルネットワークの畳込み層の数を変えたときにテスト精度がどのように変わるか調査した。前回と同じくCIFAR-10の一般物体認識をタスクとしている。コンピュータビジョンChainerによる畳み込みニューラルネットワークの実装(2015/10/7)のつづき。今回はMNISTの数字画像認識ではなく、CIFAR-10(2015/10/14)という画像データを使った一般物体認識をやってみた。画像を10個のクラスに分類するタスク。実装にはChainerを使った。ChainerChainerによる多層パーセプトロンの実装のつづき。Network)を実装した。(1)で書いたのと同じ構造をChainerで試しただけ。Chainer今回は、最初ということでChainerに付属している多層パーセプトロンのコードを動かしてみるところから始めた。III)(2015/9/8)のつづき。(SVM)が詳しく取り上げられている。II)(2015/8/26)のつづき。IIの動画の5.1節の内容を簡単にまとめた。書いてたら長くなったので5.1節だけ。回帰のための線形モデルの詳細が取り上げられている。I)(2015/8/10)のつづき。今回は、後編のPartIIの動画の内容を簡単にまとめたい。cross-validationについての説明。scikit-learn今年の7月に開催されたSciPy2015の講演動画がEnthoughtのチャンネルで公開されている。今年も面白い講演が多いのでいろいろチェックしている。(1)(2015/6/26)のつづき。TheanoTheanoによる多層パーセプトロンの実装(2015/6/18)のつづき。ConvNet)を実装してみる。TheanoTheanoによるロジスティック回帰の実装(2015/5/26)のつづき。Perceptron)を実装してみる。タスクは前回と同じMNISTの手書き数字認識。TheanoTheanoによる2クラスロジスティック回帰の実装(2015/5/19)のつづき。Tutorialの内容にそって実装していく。このチュートリアルのコードやデータはGithub上で公開されているのでcloneしておいた。自動微分(2015/5/18)のつづき。今回は、前回までの知識を使ってTheanoで2クラスロジスティック回帰の実装をしてみたい。シンボルと共有変数(2015/5/9)のつづき。今回はTheanoの自動微分を試してみる。Learningの各種アルゴリズムをスクラッチから実装していきたい。Learning(深層学習)に関連するまとめページとして使用する予定です。リンクをまとめています。Learningを実装するのによく使われるTheanoというPythonライブラリをWindowsマシンにインストールしたのでそのときの記録。Theanoで普通に使えていた。(4)(2014/10/11)のつづき。今回は、Rによるモンテカルロ法入門のテキストの例3.5を解いてみたい。積分を重点サンプリングで計算しろというもの。(3)(2014/10/2)のつづき。今回は、Rによるモンテカルロ法入門のテキストの例題をPythonで解いてみたい。