takeda_san’s blog

KotlinとVRを頑張っていく方向。

Deeplearning4j

サンプルプログラムをいじろう その4

前回のあらすじ そもそも、教師データの想定が間違っていたのだな。 takeda-san.hatenablog.com やったこと まずは、教師データの見直し。 今使っている株価のデータはこんなデータが入っている。 日付,始値,高値,安値,終値,出来高,終値調整値 "2015-01-05",…

サンプルプログラムをいじろう その3

前回のあらすじ csvからのデータ読み込みができない。 takeda-san.hatenablog.com やったこと 参考になる情報がないなら公式にいけばいいじゃない。 dl4j-examples/CSVExample.java at master · deeplearning4j/dl4j-examples · GitHub というわけで、csvを…

サンプルプログラムをいじろう その2

前回のあらすじ 学習データを書き換えてうまくいくかと思ったが、そんなに甘くなかった。 takeda-san.hatenablog.com やったこと なぜ、出力がすべて1になったのか検討した。 まずはシグモイド関数を使ってるのに、出力に1以上の値を使っている点を直すべき…

サンプルプログラムをいじろう その1

前回のあらすじ 多層パーセプトロンプログラムを読んだ。 takeda-san.hatenablog.com やったこと 今回からサンプルプログラムを少しいじって、何かデータを解析してみる。 どうせやるなら心躍る題材をということで、株価をデータとして扱います。 2015年の株…

多層パーセプトロンプログラムの理解

前回のあらすじ パーセプトロンプログラムを最後まで読んだ。 takeda-san.hatenablog.com やったこと 今回からは多層パーセプトロンプログラムを読んでいく。 courseraの機械学習動画や各種技術書で基礎をじっくりと… と思っていたが結局プログラムを実際に…

パーセプトロンプログラムの理解 その4

前回のあらすじ 学習率と重みについて、少し深堀り。 takeda-san.hatenablog.com やったこと 学習の実行と結果表示部分のプログラムを読む。 // 確認用のリスナーを追加 perceptron.setListeners( new ScoreIterationListener(1) ); // 学習(fit) perceptron…

パーセプトロンプログラムの理解 その3

前回のあらすじ 学習データの生成方法部分を読んだ。 takeda-san.hatenablog.com やったこと なんとも本丸感がある、このワンライナー。 落ち着いてひとずつ確認していきます。 // ニューラルネットワークを定義 MultiLayerConfiguration.Builder builder = …

パーセプトロンプログラムの理解 その2

前回のあらすじ 活性化関数として使われる、シグモイド関数。 誤差関数として使われるMSEについてそれとなくわかった気になる。 takeda-san.hatenablog.com やったこと 実際にプログラムを読んでいく。 INDArray tIn = Nd4j.create( new float[]{ 1 , 1 , //…

パーセプトロンプログラムの理解 その1

前回のあらすじ なぜ4層以上がDeep Learningなのかをふわっと理解。 takeda-san.hatenablog.com やったこと パーセプトロンの実装例のプログラムを読む ここのパーセプトロンの実装プログラム(Perceptron.java)を読んでいきます。 Java DeepLearning4j 基本…

Deeplearning4jを使って何か動かしてみる

前回のあらすじ EclipseでDeepLearning4jの環境構築をしました。 takeda-san.hatenablog.com やったこと Deeplearning4j入門の「基本的な利用方法」をコピペして動かしてみる。 Java DeepLearning4j 基本的な利用方法|軽Lab ひとまずサンプルプログラムをそ…

EclipseでDeeeplearning4jを使いたい

動機 興味本位で読んだかずー氏本こと「コンピューターで「脳」がつくれるか」を読んでわくわくしたので。 オラ、わくわくすっぞ。(後半は正直理解してない) あと、「Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装」を読んでいてプログラムかきな…