"BOKU"のITな日常

還暦越えの文系システムエンジニアの”BOKU”は新しいことが大好きです。

AI・機械学習関連頭の整理

CNNのプーリング層「MaxPooling」の仕組みを数式なしで整理してみた/ディープラーニング

今回はPoolingについて、頭の整理を兼ねて、ざっくり整理してみます。Pooling層は、画像認識に優れた性能がある「CNN(Convolutional Neural Network)」の構成要素のひとつですね。

CNNの畳み込み層(Convolution)の仕組みを数式なしで整理してみた/ディープラーニング

今回は、 Convolution=「畳み込み層」について頭の整理を兼ねて、ざっくり整理してみます。

活性化関数「Tanh」「Sigmoid」「ReLu」の仕組みと使い分けを数式なしで整理する/ディープラーニング

ディープラーニングには、活性化関数というのが登場します。Neural Network Consoleだと「Activationレイヤー」と呼ばれてます。今回は頭の整理を兼ねて、こいつをざっくり整理してみます。

全結合層(Affine)の仕組を、数式なしでざっくり整理してみた/ディープラーニング

ディープラーニングで頻繁に登場する「全結合層」は、Neural Network Consoleの場合は「Affine」レイヤーにあたります。この仕組というか、動作のイメージを頭の整理を兼ねて、ざっくり整理しておこう。それが今回のテーマです。

テキストデータのベクトル化・PMI・SVDなどの自然言語処理/Python

自然言語処理は難しい。けど、必要なので、趣味で必要な範囲に絞り、シンプルにまとめるのに挑戦してみます。今回は単語のベクトル化・・です。

文章データを単語数カウントで符号化・TF-IDF他自然言語処理/Python

自然言語処理は難しい。けど、必要なので、趣味で必要な範囲に絞り、シンプルにまとめるのに挑戦してみます。今回は出現頻度で数値化する・・です。

文章データの単語数カウントやベクトル化の前処理の形態素解析/Python

自然言語処理は難しい。けど、必要なので、趣味で必要な範囲に絞りシンプルにまとめるのに挑戦してみます。今回は、前処理で単語分割するあたりまで。

Epoch数とミニバッチサイズの解説と、変化させた時の精度の変化/Neural Network Consoleの使い方

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、学習回数や学習単位を変えることで、学習精度が変わっていくのを体験します。