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Deep Learning学習環境の作り方

このページでは、GoogleのTensorFlowという機械学習用ライブラリを用いたDeep Learningの学習・開発環境の作り方を解説する。もくじ想定するPC環境 Anacondaのインストール OpenCVの… 続きを読む »

ソフトウェアエンジニアである筆者が、趣味で触っている技術について備忘録形式でまとめているブログ。ネタは主に勉強中のDeep Learning。次いで、Web、WPF、作ってみたアプリなど、気分による。寄り道の多い人生た… 続きを読む »

これまで多層パーセプトロンなど、神経細胞をモデル化したものの説明をしてきた。脳のしくみをシミュレートするならこれでよいかも知れない。でも、ディープラーニングでやりたいことは、あくまで目的に即した出力を得ることだ。た… 続きを読む »

目次多層パーセプトロンとは計算例多層パーセプトロンとはパーセプトロン単体ではちょっと複雑な計算が行えないことは前の記事で説明している。今回は、そうした計算の限界を克服するニューラルネットワークの構成の一つ「多層… 続きを読む »

パーセプトロンにはどうしてもできない計算がある。今回はそれについて説明する。ニューロンの活性化関数を$f_{a}()$で表現すると、例えば入力が２つ$\left(x,y\right)$あるパーセプトロンの出力\… 続きを読む »

複数のニューロンから構成される最も基本的なネットワークはパーセプトロンと呼ばれている。

ニューロンの活性化関数でよく使われるものにはいくつか種類がある。まず、ステップ関数。数式はこうなる。 $$f(x) = \left\{ \begin{array}{11} 1 & (x > 0) \\ … 続きを読む »

ニューロン（神経細胞）の電気的なはたらきをモデル化したものとして、次の図に表すものがディープラーニングでは広く使われている。ニューラルネットワークを構成するニューロンの数や、ニューラルネットワークに入力するデータの数な… 続きを読む »

以前の記事で、脳がたくさんの神経細胞でできていて、ディープラーニングはその仕組をマネしたものだと説明した。今回は、この神経細胞の電気的なはたらきをコンピュータ上で再現するための考え方を説明する。前回のまとめになるけれ… 続きを読む »

ディープラーニングは、「ニューラルネットワーク」と呼ばれるものの一種だ。ニューラルネットワークというのは、脳のはたらきをコンピュータでマネしたもの。ここでは、ディープラーニングの理解に必要な脳のはたらきについて説明す… 続きを読む »