「adventcalendar2020」の記事一覧
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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きます。オートエンコ […]
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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。 ポイント NINの要点は大きく分けて2つあります。 マイクロ […]
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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。 本記事の解説動画です。ぜひご覧ください！ VGGNetとは VGGNe […]
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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。内容的には次の内容の […]
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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。 解説動画は以下です！ AlexNetとは […]
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Deep Learning アドベントカレンダー2020(AGIRobots)では、前日まで、ネットワークの構造やその学習について学んできました。つぎは、性能を上げるテクニックについて学んでいきたいと思います。精度を上げ […]
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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、情報理論の基礎から要点をまと […]
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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。あくまでも多層パーセプトロ […]
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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、基本的には指定しませんでした。今回の […]
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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す。今までは連想記憶 […]
