FC2カウンター FPGAの部屋 「ゼロから作る Deep Learning」をやってみる8(8章 ディープラーニング)

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「ゼロから作る Deep Learning」をやってみる8(8章 ディープラーニング)

引き続き、オライリーの本「ゼロから作る Deep Learning」をやってみよう。コードはオライリー・ジャパンのoreilly-japan/deep-learning-from-scratch にあって、MITライセンスなので、これをjupyter notebook ででやりながらやってみることにした。この本はとっても良い本なので、購入されて勉強することをお勧めする。

今回は、ディープラーニングについて学習する。この辺りになると、論文の紹介が多くなる。概要が見れてうれしい。
演習は畳み込みニューラルネットワーク2層、プーリング1層、畳み込みニューラルネットワーク2層、プーリング1層、畳み込みニューラルネットワーク2層、プーリング1層、全結合1層、ドロップアウト1層、全結合1層、ドロップアウト1層の合計13層のディープラーニング・ニューラルネットワークをdeep_convert.py で実装している。それを train_deepet.py で訓練すると、99.39 |% の正確さでMnist の数字を認識できた。
最後には、64ビット長の浮動小数点数を使ったときと、16 ビット長の浮動小数点数を使ったときの認識精度は変化が無かった。(half_float_network.py)

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  1. 2017年05月17日 04:01 |
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