2020年– date –

畳み込みについて勉強したので、PyTorchのチュートリアルに戻れそうです。 PyTorchのチュートリアルはある程度知識がないとすらすらできないね。 前回、「畳み込み」という処理について勉強しました。これで、PyTorchのチュートリアルで出てくる「畳み込み...

PyTorchのチュートリアルで畳み込みが出てきてしましました。まだ畳み込みデビューしてないのに・・・ 難しい内容だったのかな。 PyTorchの60分チュートリアルのニューラルネットワークに進もうと内容を見てみましたが、「畳み込み」という概念が出てきま...

計算グラフを勉強してなんとなく自動微分がわかりそうな気がします。 理論的な基礎がないとチュートリアルも難しいね。 前回、計算グラフを勉強しました。計算グラフを勉強したことで、PyTorchのautogradがなんとなく、何をしたいのかがわかってきました。...

自動微分という機能のチュートリアルに入りました。 いきなり自動微分というものが出てきたね。 PyTorchのチュートリアルの２番目に入ったところ、「自動微分(Auto Grad)」という仕組みについて解説がありました。 ニューラルネットワークでは、バックプロ...

PyTorchのチュートリアル、数学的なこととかもっと知らないとちょっと厳しそうな感じがします・・・ ニューラルネットワークの構築まではまだかかりそうだね。 PyTorchのチュートリアルをやっています、チュートリアルの「what is PyTorch」が半分終わって...

PyTorchの最初のチュートリアルをやりました。なんだかまだニューラルネットワークっぽい感じではなかったです。 基礎的な部分のチュートリアルなんだね。 前回に引き続き、PyTorchのチュートリアルを行なっていきたいと思います。（今回からやっと入るの...

PyTorchが人気があるとみて、始めようとしました。 論文の実装に使われるくらいだから一筋縄では行かなさそうだね。 TensorFlow+Kerasでニューラルネットワークのチュートリアルをやってみて、すごく体系化されていて使いやすくなってるなと感じていました...

前回のニューラルネットワークの要素技術について勉強の続きです。 今回はバックプロパゲーションとかからかな。 ニューラルネットワークは、出力を行うときに値を変換する「活性化関数」や、正解との差をどのように定義するかという「誤差関数」というも...

何となくライブラリで使ってきましたが、中身について詳しく勉強しないとハイパーパラメータが理解できないと思いました。 なんとなく使えてしまうライブラリってすごいね。 scikit-learnの多層パーセプトロン（MLP）や、keras+tensorflowのニューラルネッ...

前回の続き、tensorflowのfashinMNISTの予測部分です。 前回はチュートリアルの予測の前までやったね。 前回はKeras+TensorFlowでニューラルネットワークのモデル作成から訓練を行い、テストデータで評価を行いました。 Googleのチュートリアルの後半では...

今回は実際に、KerasとTensorFlowでニューラルネットワークの分類モデルを作成しました。 チュートリアルは、ニューラルネットワークだけど、中間層を増やせばディープラーニングになるんだね。 前回確認したFashionMNISTのデータで、実際にモデルを作成し...

ディープラーニングのライブラリでKeras+TensorFlowを利用してみようと思い、チュートリアルを始めました。 MNISTやるんじゃなかった？？？ ディープラーニングのライブラリのTensorFlowを利用してMNISTをやろうと思っていたのですが、MNISTと同じようなチ...