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DEEP LEARNING：Summary：AI-Anesth11

ここまで早急にDeep Learning実装に向けた強化学習を行ってきた。Rで始まり、Python & TensorFlow に移行し、そしてJava + DL4jで進めてきた。Rの利点は、DL学習が非常に分か

MnistAnomalyの構造について、詳しく確認してみよう。ここでは、とくにJAVA 8で強化されたコレクションクラスを駆使した行列データの操作への理解が重要となる。オートエンコーダーでは、28×28の数字

もう少しDL4JのExampleを調査する。 MNISTAnomalyExampleは、 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ にある50,000枚の手書き数字学習用画像ライブラリについて、

今回の目標は、スタンドアロンのDeep Learning JAVAファイルを生成することである。 DL4jのビルドに悪戦苦闘の週末を過ごす。結果、壁をなんとか乗り越えた。以下、取り組んだ課題の整理をしておく。ーーーー

さて、いよいよRNN LSTM解析による時系列連続データの解析へ：ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーまずは、UCI Classification Exampleのデータをチェックする。 https:

CNNの基本をクリアしたので、次はいよいよRNN。 RNNについての基本事項: 再帰型ニューラルネット：内部に閉路を持つニューラルネットの総称。情報を一時的に記憶し、また振る舞いを動的に変化させる。系列データ中に存在

前回の Convolutional Neural Networkについて、もう少し理解を深める。そのために、以前と同様に重みパラメータを調べる。モデルに対するパラメータを表示させる関数paramTable()を用いて

LeNet Convolution Neural Networkの構築全体の構造の特徴 1）入力側から出力側へ、畳み込み層(convolution)とプーリング層(pooling)がペアで複数回繰り返される。 2) 畳

同じプログラムコードを用いて、線形クラスター分類のトレーニングデータと評価データをアプライしてみる。グラフの表示範囲は、拡大しておく。と、いとも簡単に1

Multilayer Perceptron Networkの構築 MLPClassSaturnをもう少し詳しく解析してみる。まず、Neural Networkの構造を描いてみる。２個のInputニューロンと2個のOut