機械学習の分野で広く使用されている数値計算ライブラリに TensorFlow があります。
今回はこのTensorFlowの基本的な文法等について調べました。
TensorFlowの基本文法
カテゴリー: Python
TensorFlowプログラミングの流れ
TensorFlowは機械学習のための数値計算ライブラリです。
TensorFlowは非常の高度な機械学習を行うことができますが、使用方法がすこし難しいです。
そこで今回TensorFlowの基本的なプログラミングの流れを調べました。
Windows環境へのCUDA・cuDNNのインストール
TensorFlowのGPU supportを使用するためには、GPUとGPUを使用するためのソフトが必要です。
そこで今回はTensorFlow with GPU supportを使用するために必要なCUDA・cuDNNのインストール方法を調べました。
Windows版Anacondaを利用してTensorFlowのインストール
機械学習のための数値計算ライブラリとして、Googleが公開している TensorFlow があります。
このライブラリを使用することでより簡単にニューラルネットワークを構築することができます。
今回はこのTensorFlow をAnacondaを利用してWindowsにインストールする方法を調べました。
数値微分による勾配下降法 － ニューラルネットワークの学習とPythonによる実装
誤り訂正学習 – 初歩のニューラルネットワークでの学習とPythonによる実装
ニューラルネットワークの計算の方法として、自分でパラメータを決めて計算を実行する方法とニューラルネットワークに学習させ計算を実行する方法の二つがあります。
今回は基礎的なニューラルネットワークの学習法である、誤り訂正学習について調べました。
単純パーセプトロンの高度化 – 多層化・活性化関数
単純パーセプトロンを用いることで線形分離可能な問題を扱うことができます。
しかし単純パーセプトロンでは応用な範囲が狭く、解くことができない問題が多くあります。
そこで今回は単純パーセプトロンを高度化するものとして、パーセプトロンの多層化や活性化関数について調べました。
単純パーセプトロン – ニューラルネットワークの基礎とPythonによる実装
近年盛んに利用されている技術として ディープラーニングや機械学習があります。
そこでディープラーニングの根幹となったニューラルネットワーク、パーセプトロンについて調べました。