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Coding Memos

try {coding} catch {questions}

ニューラルネットワークの活性化関数【ゼロ作DL_9】

本稿ではニューラルネットワークの定式化についての学習記録です。 「ゼロから作るDeep Learning」の内容に沿っていますが、今回は割と内容について、自身で考えたことを書きます。

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村上・泉田研究室 ニューラルネットワーク から画像引用

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単層パーセプトロンが表現しきれないもの【ゼロ作DL_8】

少しずつDeep Learningの核心に迫ってるようで、面白くなって来ました。

本稿の学習記録は、パーセプトロンの限界という項目について。

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パーセプトロンをちょっと一般化【ゼロ作DL_7】

二日間更新が空いてしまいました。 日々進捗出していきたいとおもいます。

今回の学習記録はパーセプトロンにバイアスを加えるという話です。

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パーセプトロンを論理回路に適用して使う【ゼロ作DL_6】

基本情報の勉強をちょろっとした時に学んだ話ですね。 こういうコンピュータサイエンスの基礎的な話も理解できるようにしたいところです。

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パーセプトロン導入【ゼロ作DL_5】

今回は表題の通り、パーセプトロンについて。

Perception = 知覚 でonというのは、neuronなどでも使われているように、単位を表す時によく使われる。

Perceptronなので、知覚単位って感じですね。

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NumPyとMatplotlib【ゼロ作DL_4】

Python3の外部ライブラリのNumPyについての学習ログです。

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Python3基本文法(PHPとざっくり比較)【ゼロ作DL_3】

引き続き、ちょっとずつ「ゼロから作るDeep Learning」進めていっています。 本稿では、Pythonの基本文法について。

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【疑問】Python3の算術処理計算【ゼロ作DL_2】

「ゼロから作るDeep Learning」疑問

というか、Python3の疑問?むしろコンピュータ全体としての疑問になるのかな?

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環境構築【ゼロ作DL_1】

まずPythonの導入からですね。 ゼロから作るDeep Learningでは、Python3のAnacondaディストリビューションを推奨しているので、これをインストールしていきます。

もっとも、懇切丁寧に一から環境構築すると、記述量が大変なので、私の構築フローを 参考にしていただければ、と考えています。

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ゼロから作るDeep Learning ~Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装~【ゼロ作DL_0】

表題の本を購入しました。

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これから、ちょっとずつ読み進めていき、ディープラーニングを学んでみたいとおもいます。

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