前回の記事に続いて、今回は隠れ層のニューロンの数と精度の関係を見てみました。 size hidden_size process_time train_loss train_accuracy test_loss test_accuracy 60000 [8] 29.06 0.2370 0.9328 0.2473 0.9296 60000 [64] 44.79 0.0208 0.9942 0.0928 …

MNISTには全部で6万個の訓練用データがありますが、単純なニューラルネットワークで学習させたときの訓練用データの数と学習結果の精度の関係を見てみました。 size process_time train_loss train_accuracy test_loss test_accuracy 60000 76.70 0.0051 0.9…

TensorFlowのディープラーニングの練習として、手書き数字(MNIST)をTensorFlowの単純なニューラルネットワークで判別させました。 Google Colaboratoryで実行しました。 TensorFlowのバージョンは2.3.0です。 !pip list | grep tensorflow tensorflow 2.3.0 …

TensorFlowのOptimizerを自分で独自に実装することができるようなので、実装してみたソースコードをメモとして残しておきます。以下の私の記事で使ったアルゴリズムを実装してみました。これで自分のアルゴリズムをTensorFlowで動かせます。 勾配降下法の自…

TensorFlowの自動微分を使ってみるために前回の記事(勾配降下法の自作アルゴリズム)に書いたアルゴリズムをTensorFlowで書きました。 の最小値となる 、 を求めることにします。 この関数はxyの座標でいうと、原点を中心に半径1の円から少し左にずれた環状が…

G検定 2020#2 受験時の勉強ノートの全部で5ページのうちの5ページ目です。 勉強ノート 人工知能の一般知識 機械学習の一般知識 ディープラーニングの基本 ディープラーニングの応用 産業への応用 合格体験記 G検定に合格しました ※ノートを書く過程で覚えた…

G検定 2020#2 受験時の勉強ノートの全部で5ページのうちの4ページ目です。 勉強ノート 人工知能の一般知識 機械学習の一般知識 ディープラーニングの基本 ディープラーニングの応用 産業への応用 合格体験記 G検定に合格しました ※ノートを書く過程で覚えた…

G検定 2020#2 受験時の勉強ノートの全部で5ページのうちの3ページ目です。 勉強ノート 人工知能の一般知識 機械学習の一般知識 ディープラーニングの基本 ディープラーニングの応用 産業への応用 合格体験記 G検定に合格しました ※ノートを書く過程で覚えた…

G検定 2020#2 受験時の勉強ノートの全部で5ページのうちの2ページ目です。 勉強ノート 人工知能の一般知識 機械学習の一般知識 ディープラーニングの基本 ディープラーニングの応用 産業への応用 合格体験記 G検定に合格しました ※ノートを書く過程で覚えた…

G検定 2020#2 受験時の勉強ノートの全部で5ページのうちの1ページ目です。 勉強ノート 人工知能の一般知識 機械学習の一般知識 ディープラーニングの基本 ディープラーニングの応用 産業への応用 合格体験記 G検定に合格しました ※ノートを書く過程で覚えた…