DEEP LEARNING : IntelliJ+MavenでCNN LenetMnistExampleをStandalone作動：AI-Anesth 8

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

DEEP LEARNING: RNN LSTM : AI-Anesth 7

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

今日の一言：”Building Deep Network：IntelliJ IDEAにMavenを導入し、DL4Jを作動！” Multilayer Perceptron Networkの構築 MLPClassSaturn

DL4jのPerceptronアルゴリズムを調べるうちに、いくつかの基本的事項について、再度、確認しておく。 ◎出力関数 1) ソフトマックス関数ソフトマックス関数は分類問題をニューラルネットワークで解く場合に、出力層

OreillyのDl4J exampleは、コマンドラインからMavenでコンパイルしてシェルスクリプトから動かそうとしても、そのままではClass Pathの問題か、57個のexamplesのうち、MLPClassif