GO-AHEADの日記

GO-AHEADで出版した書籍の紹介をします

ディープラーニング

ニューラルネットワークとディープラーニング-8

ニューラルネットワークとディープラーニング amazon kindle版を出版しました。 プーリング層 プーリング層は畳み込み層から出力された値を、さらに圧縮するものです。これによって、多少の位置ずれやゆがみを解消します。プーリング層での計算は、最大値を…

ニューラルネットワークとディープラーニング-7

ニューラルネットワークとディープラーニング amazon kindle版を出版しました。 畳み込み層 畳み込み層は画像認識の能力を飛躍的に向上刺さることができ、現在の標準的な画像認識のニューラルネットワークにはほとんど用いられています。畳み込み層はニュー…

ニューラルネットワークとディープラーニング-6

ニューラルネットワークとディープラーニング amazon kindle版を出版しました。 手書き文字の認識 手書き文字で最もよく用いられるのがMNISTです。このデータセットは学習用でデータ60000枚と検証用データ10000枚の合計7万枚のデータになっています。 しかし…

ニューラルネットワークとディープラーニング-5-2

ニューラルネットワークとディープラーニング amazon kindle版を出版しました。 隠れ層2の場合-2 ニューラルネットワークの構造の中では学習により重みが変更されて、適切な結果が出力されているのであるが、ブラックボックスのため中を見ることはあまりない…

ニューラルネットワークとディープラーニング-5

ニューラルネットワークとディープラーニング amazon kindle版を出版しました。 隠れ層2の場合 3.3 隠れ層2の場合 ディープラーニングですので、隠れ層数を増加させて考える。図3.3.1のように隠れ層を2層にした場合についてirisデータセットを学習させる。 …

ニューラルネットワークとディープラーニング-4

ニューラルネットワークとディープラーニング amazon kindle版を出版しました。 隠れ層1の場合 隠れ層を1層としてノード数を1から10、学習係数を0.001から0.5まで変化させ、初期値を10回変更して計算した結果を図3.3に示す。データ数150のうち、120個を学習…

ニューラルネットワークとディープラーニング-3

ニューラルネットワークとディープラーニング amazon kindle版を出版しました。 iris(アヤメ)データ 米カルフォルニア大学アーバイン校が管理しているirisデータセットを用います。3種類のアヤメ(Setosa, Virginia, Versicolor )を花びらの長さと幅、がく…

ニューラルネットワークとディープラーニング-2

ニューラルネットワークとディープラーニング amazon kindle版を出版しました。 2 パーセプトロン 前節で示したように、ニューロンは入出力が多数ある、ある一定以上のしきい値の電圧を超えると動作する電子回路であると考えることができます。そこで、パー…

ニューラルネットワークとディープラーニング-1

ニューラルネットワークとディープラーニング amazon kindle版を出版しました。 ニューラルネットワークは1940年代に神経細胞のモデルが提案されました。その後の研究により誤差逆伝搬法などによる手法が提案され、ニューラルネットワークの基礎が築かれた。…