2016-10-01から1ヶ月間の記事一覧
例によって、DLfS本(ゼロから作るDeep Learning)で勉強しながら、学習しない俺ニューラルネットを組んで、MNISTデータを認識させてみた（DLfS本の3.6.2（P75)）。ニューラルネットの重みづけは単なる乱数で設定した。バイアスも同様。結果、どんなデータを入…
最初はBOSEか何かのスピーカセット買おうかと思っていたけど、結構高いし、評価もまちまちなので、試聴せずに買うのはまずかろうと思った。そこで、、少し調べるとfostexのエンクロージャが非常に安く売られているのを知った。 普段PCでの音楽再生はヘッドフ…
TVで広告付き無料音楽サービスSpotifyの日本上陸というニュースをやっていて、気になったのでクーポンを申し込んでいた。つい先日クーポンメールが来たので早速使ってみた。 無料の前提は時々差し込まれる広告を試聴することによるものなんですが、提供され…
学習しない俺ニューラルネットができたところで、、次は認識結果テストだ。 DLfsでは、MNISTを使って認識率の算出を行っている（学習済みのネットワークデータも用意されていて、それを使うと認識率が９０％だったか）。あらかじめ用意されたMNIST読み込みラ…
ゼロから作るDeep Learning、3.4.3章 3層ニューラルネット実装まとめ(P65) 昔、スクラッチでニューラルネット(逆伝搬で頓挫)を作ってみたことがあり、その時はnumpyを使わなかったので行列計算はループ回して演算していました。numpyの行列演算ライブラリを…
ゼロから作るDeep Learningでは、３種類の活性化関数が紹介されている(3.2章 P44) 1. シグモイド関数 2. ステップ関数 3. ReLU(Rectified Linear Unit)本通りに実装してpyplotでグラフ化してみた #!/usr/bin/python3 import numpy as np import matplotlib.p…
「ゼロから作るDeep Learning」の２章はパーセプトロンで、入力を重み係数で加算して出力を決める手法の説明。AND,OR,NAND,XORについてpytonで実装。以下は実装例(ほとんど本のままですが、if文はちょっと変えています) #!/usr/bin/python3 ################…
積極的にPython3Xを使う理由が無かったので普段はPython2Xを使っていた。ゼロから作る(以降、DLfs(DeepLearning from scratchとか風)ではPy3なので、そっちを入れる。Pythonが動く環境はいろいろだけど、Cygwinを使うことが多いので、Cygwin環境でCygwinのSe…
DeepLearningがいろんなところで取り上げられていて、よく講習会等にも参加した。DeepLearningのフレームワークとして、Caffe、TensorFlow、Chainer等があって、それぞれの使い方もいろんなサイトで紹介されているし、情報処理学会のセミナーでも、あれをこ…
普段全く運動していない、健康診断でいろいろ言われる、ヨメハンが歩き志向でタニタの歩数計買った、等々が背景となって、GPS＋心拍計が一つになったエプソンのSF850を買った。最初はガーミンのForeAthlete 235Jが欲しかったけど、サイズがデカすぎて派手め…
