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本記事では、マサチューセッツ工科大学（MIT）のBiomimetic Robotics Labが研究開発したMini Cheetahについて気になったので、調べてみました。 Biomimetic Ro ...

オートエンコーダ（autoencoder：AE）とは、教師なしでデータの特徴を学習することができるニューラルネットワークです。制約の手法を変えることでオートエンコーダはさまざまな特徴を学習することがで ...

本記事では、次の記事で説明する予定のGoogLeNetの前準備的な位置づけで、Network In Networkという技術について学んでいきたいと思います。 当サイトはTwitterやYouTube ...

本記事では前回の内容であるZFNetに引き続き、畳み込みニューラルネットワークの世界で名を残しているVGGNetについて解説していきたいと思います。 当サイトはTwitterやYouTubeでも情報発 ...

本日は、ZFNetについて解説していきたいと思います。ZFNetはAlexNetの改良版という位置づけになるため、そこまで存在感はありませんが、何を改善したのかという観点で、アイディアが感じられます。 ...

今回は、AlexNetの技術についてアイディアレベルで解説します。深層学習ブームの火付け役ともいえる深層ニューラルネットワーク技術についてこの機会にしっかり学んでおきましょう。 当サイトはTwitte ...

本日は、以降の記事で扱う深層学習で頻繁に表れる重要な概念であるKLダイバージェンス（KL情報量、相対エントロピーともいう）について扱いたいと思います。KLダイバージェンスの説明をするにあたり、情報理論 ...

ここまで、誤差逆伝播学習や活性化関数について説明してきました。そのまとめとして、本記事では、NumPyだけを使用して多層パーセプトロンクラスを実装してみた結果を紹介＆解説していきたいと思います。あくま ...

前回の記事では誤差逆伝播を導きました。より一般化した式で説明するよう心掛けたので、具体性には欠けるものとなっていました。特に、活性化関数の導関数に関してはソフトマックス関数の話を除き、基本的には指定し ...

本記事から数回は、本格的な多層パーセプトロン（MLP）クラスを機械学習ライブラリ（TensorFlow, Keras, PyTorchなど）を使用せずに、NumPyだけを使って実装していきたいと思いま ...