[B! Tutorial] Qjunのブックマーク

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Tutorialに関するQjunのブックマーク (3)

定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する
Convolutional Neural Networkとは何か CNNで解決できる問題 Convolutional Neural Networkの特徴畳み込みとは合成性移動不変性 Convolutional Neural Networkの構成要素ゼロパディング（zero padding）ストライド Fully Connected層 Fully Connected層の問題点 Convolution層 Pooling層 TensorFlowによる実装 TensorFlowのインストール CNNでMNIST文字認識する参考近年、コンピュータビジョンにおける最もイノベーションと言えるのはConvolutional Neural Networkといっても過言ではない。コンピュータビジョンの業界におけるオリンピックとも言えるコンペティションがImageNetである。そのコンペティシ
Qjun 2019/02/13
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畳み込みニューラルネットワークの基礎 - HELLO CYBERNETICS
事前知識テンソルで理解しておくべきことは意外と少ない畳み込みとは畳み込み畳み込みニューラルネット畳み込みニューラルネットの畳み込み処理空間フィルタ畳み込み層 RGB画像を扱う場合畳み込み層まとめ分類の方法についてプーリング層活性化関数全体のまとめ事前知識テンソルで理解しておくべきことは意外と少ない畳み込みニューラルネットワークでは非常にたくさんの添字が現れます。しかし決して難しいものではありません。実はとてもシンプルな処理を繰り返しているだけです。そのことを理解するためには、テンソルの概念を知っておくと便利です。言葉が聞き慣れないだけで全く難しくありません。テンソルのインターネットで検索すると何やら難しい話が出てきます。以下はWikipediaの引用です（読む必要ありません。テンソルって聞くとこんな話が出てきますが、気にしないでくださいということが言い
Qjun 2019/02/13
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Theanoによる畳み込みニューラルネットワークの実装 (1) - 人工知能に関する断創録
Theanoによる多層パーセプトロンの実装︵2015/6/18︶のつづき。今回は、Deep Learning Tutorialの畳み込みニューラルネットワーク︵Convolutional Neural Network: CNN, ConvNet︶を実装してみる。 CNNは人間の視覚野を参考にした手法であり、画像認識に特化したDeep Learningアルゴリズムである。ImageNetの物体認識コンテストでぶっちぎりの成果を上げた手法はさまざまな工夫があるもののこのCNNをベースにしている。本当は一般物体認識の実験をやりたいところだけどお楽しみは後に残しておいて、まずはMNISTの手書き数字認識を追試して感触をつかみたい。ソースコード全体はここに置いた。畳み込みニューラルネットワークまず今回実装する畳み込みニューラルネットワーク︵CNN︶の構成を図でまとめてみた︵Deep Lear
Qjun 2019/02/13
CNNに関するチュートリアル[Deep Learning]

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