Learningを学んでみたいので、以下の本を写経している。Learningについて分かりやすく(私のレベルでは詳しいことは理解できないが、楽しむ程度には理解できたつもり、、、)、面白く書いてあり、何回も繰り返し読みながら、pthonのコードを写経している。Learningの将来へのヒントが書かれている内容がある。●ディープラーニングの定義ディープラーニングとは、層を深くしたニューラルネットワークである。(ニューラルネットワークの定義は、、、また今後、、、(爆))あとは、本文中の原著のリンクをはっておく。●ImageNetI100万枚を超える画像のデータセット。それぞれの画像にはラベル(クラス名)が紐づけられており、ILSVRCという画像認識の大会が毎年行われる。http://www.image-net.org/2012年に、Alexnetが、DeepLearningの手法を用いてトップとなり、それ以降、2015年までは、DeepLearningのチームが毎回優勝しているらしい。●GoogLeNetネットワークが縦方向の深さだけでなく、横方向にも広がりを持っている。http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Szegedy_Going_Deeper_With_2015_CVPR_paper.pdf●ResNetMicrosoftのチーム。●GPUによる高速化NVIDIAのGPU、cuDNN、GPUのメモリが多い方がよいらしい。7万円、、、欲しいけど、無理!●分散学習ここでやっと出てきたTensorFlow。TensorFlowを使うと、8個のGPUを用いれば、1個のGPUのときの8倍の速度で計算できるらしい。100個のGPUだと1個のときの56倍らしい。R-CNNちょっと別のサイトだけど、以下の記事がイメージがわきやすいかも。Network)マルチモーダル処理RNNは再帰的なつながりを持つネットワークであり、自然言語や時系列データなどの連続性のあるデータに対してよく用いられる。Learningを使った強化学習)テレビゲームを自動的に学習させる。入力はテレビゲームの画像のみで、出力がゲームコントローラーの操作。twosquirrelよろしければシェアお願いしますTwitterFacebookGoogle+LinkedInPocketIonic3でJSON(1)(外部サイトのJSONファイルを使用)Next「ゼロから作るDeepLearning」を写経してみる(4)「4章ニューラルネットワークの学習」Prev関連記事Windows8.1でTensorflow1.0(1)(環境構築2017年5月版)Tensorflowが1.0になったらしい。v2による実践深層学習」を写経してみる(1)MNIST-NN最近、衝動買いしてしまった以下の本。衝動買いした以下の本を、写経してみる。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。date*日本語が含まれない投稿は無視されますのでご注意ください。Impressを使って、スライドを縦に使う方法。