2016-11-13から1日間の記事一覧
本書の最後の8章は、現在のDLを俯瞰した説明なので、目次に合わせてメモ書き。 8章 ディープラーニング 8.1 ネットワークをより深く 8.1.1 よりディープなネットワークへ 8.1.2 さらに認識精度を高めるには これまで論文発表された手法の認識精度ランキング…
↓ 7章 CNNの実装について。 畳み込み演算では、4次元データを処理する必要がある。 (batch_num, channel, hegiht, width) そこでフィルタにとって都合の良い入力データを展開する関数im2colを使用する def im2col(input_data, filter_h, filter_w, stride=…
7章のCNNで畳み込み演算を図解するツールを探していたら以下を見つけた。 github.com パディングやストライドの条件を指定できる。 texを使って記述するようだが、texはそれほど詳しくないので、必要に応じて調べておく。 文章や数式だけでは理解しづらい場…
さて、いよいよ畳み込みニューラルネットワークConvolution Neural Network, CNNまで来た。 最新の画像認識・音声認識でほぼ使われているCNNをじっくり理解していく。 CNNでは、今までのレイヤに、 畳み込み層Convolution layer プーリング層Pooling layer …