シグモイド関数

ニューラルネットワーク・ディープラーニングで学習を行う際には重要となるものはいくつかありますが、その中の一つとして活性化関数があります。
この活性化関数によってネットワークの学習精度や時間に大きな差が出てしまいます。

そこで今回はニューラルネットワーク・ディープラーニングで使用されている基本的な活性化関数について調べました。

 

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パーセプトロンの例

近年盛んに利用されている技術としてAIや機械学習があります。
その機械学習の中でもよく話題になるものとして、ディープラーニングがあります。

そこでディープラーニング・ニューラルネットワークに関する記事をまとめました。

 

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手書き認識の結果

機械学習のデータセットとして有名なものに MNIST というものがあります。
これは手書きの数字画像とその正解データを集めたもので、機械学習の画像認識能力のテストとしてよく利用されます。

今回はこのMNISTを用い、多層パーセプトロンで画像認識を行いました。

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tensorboarのimage

TensorFlowの実行状態を可視化するツールとして、TensorBoardがあります。
このTensorBoardは非常に高機能であり、スカラー・テンソル・画像・計算グラフ等を簡単に可視化できます。

TensorBoardでデータを可視化するためには、プログラミング中でデータのマージを行う必要があります。
そこで今回はこのデータのマージ方法を調べました。

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