RailsによるWebアプリケーションの開発について勉強しました。今回は、Django(これでジャンゴと呼ぶらしい。)を使ったWebアプリケーションの開発を勉強します。前にNNの重みに関する見解を書きました。そこでは、以下のようにまとめていました。繰り返し学習による重みの変化は小さいことが分かった。取得できなくなっている模様です。#Irisは取得できています。各重みに初期値が割り当てられる。NNの学習はこの初期値の重みを変えながら進んでいくことになる。Learningをはじめとした機械学習です。CNNではなくRNNのほうが、私が考えている事業で利用することになります。主催する「第1回AIチャレンジコンテスト」(応募受付期間:1月10日~3月9日)において、料理画像データの提供で協力すると発表した。中間特徴量を画像化してみたくなったので、前に紹介した学習モデルを改良しました。ネットワーク内の各層の入力と出力は配列になっています。適当なサイズで二次元にしてあげれば画像になります。学習経過を画像で確認できるようにしてみました。実際の学習経過を動画にしたのでよろしければ見てください。Blog”で発表した。本バージョンでは、Windowsが新たにネイティブサポートされた。Learningのフレームワークの検索の人気動向を比較します。Googleの研究チームが、4800件のナレッジグラフのエンティティでタグ付けされた800万本ものYouTube動画のデータセット「YouTube-8M」を公開しました。記事内になる松尾さんの話の中で印象に残った言葉をピックアップします。loss.unchain_backward()を入れるだけで解消する。ここ1,2年で急激に注目を浴びている人工知能(AI)。世界でどれだけ注目を浴びているのか調べてみました。前回は自前で用意したデータを使用した「Chainer」での学習方法について紹介しました。qstairs.hatenablog.com今回は、前回学習した結果(モデル)を使用した識別処理について紹介します。学習データのリストファイルを作成する方法について紹介させていただきました。qstairs.hatenablog.comということで、準備は完了したのでいよいよ今回は学習について紹介します。前回、Chainerの構築方法とMNISTの実行例を紹介しました。自分でいろいろ試せられるようになるための方法を勉強していきます。V100はCUDA9.0以上しか対応していない。Tensorflow1.5を使おう。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。