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…

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…

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 = …

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 , //…

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…

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…

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…