Neural Network Classのインスタント化
pythonによるNeuralNetworkをクラスで実装する: 実装するpythonのNeuralNetwork classは入力層(第0層)、隠れ層(第1層)、出力層(第2層)から成る2層構造のNeuralNetwo […]
[続きを読む]
pythonによるNeuralNetworkをクラスで実装する: 実装するpythonのNeuralNetwork classは入力層(第0層)、隠れ層(第1層)、出力層(第2層)から成る2層構造のNeuralNetwo […]
[続きを読む]
Neural Newwork Classをインスタンス化して、手書き数字の画像データセットMINSTの訓練データの学習を実施する。 それを行うnn_ecognition.pyのプログラム例を示す。 学習の実行に際し、以下 […]
[続きを読む]
機械学習のためのTensorflowライブラリをより簡単なコードで動かすためにKerasライブラリがある。Kerasはpythonでディープラーニングを行うためのフレームワークであり、色々な種類のディープラーニングモデル […]
[続きを読む]
局所的な2次元フィルターを用いた「畳み込みニューラルネットワーク(Convolution Neural Network: CNN)」を導入することにより、手書き数字の認識精度を更に向上させる事ができる。ニューラルネットワ […]
[続きを読む]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の性能向上のため、プーリング手法やドロップアウト手法が考案されている。ここではプーリング層やドロップアウト層を挿入してCNNの多層化による、分類精度の向上について述べる。 (1)最 […]
[続きを読む]