前回までで、MNISTをDeeplearningするにあたって、回帰分析、多層パーセプトロン、畳み込みニューラルネットワークとTensorflowで実装してみました。入力データに関しての補足です入力用のデータはMNISTのデータを使っているのですが、28×28のビットマップデータを0-254までの数値(白黒)で表したデータを入力とします。これを用いてTensorflowの入力データ用に1次元配列に変換します。その際、ビットマップデータを左上から順に1次元の配列に格納しているので、結局784要素の配列となります。これを、ビットマップデータ数分用意(60000)するので結局、784×60000という巨大な行列が入力となります。実際の入力利用したデータは、その列の先頭に正解を付与しているので、785×60000でできたファイルとなります入力ファイルこれが1つのデータです。...0.47450980.996078430.811764710.070588240.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.]教師データ正解データは1-of-k方式のデータに直します。...TensorflowでMNIST(3)最後は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を実装します。