TensorFlow Playgroundはニューラルネットを理解するのにおススメ - 西尾泰和のはてなダイアリー

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raitu ニューラルネットワークで中間層の追加や特徴量の選択の重要さを理解するための教材とのこと

ai

2016/04/15 リンク

natu3kan ニューロンの数が増えると複雑な組み合わせができるようになるって、電気回路みたいで面白そう

AI

2016/04/14 リンク

chezou 線形分離可能/不可能について、特徴量や層の数などNNの具体例とともに補足していてとてもわかりやすい/結局一層あるだけで全然違うんだな

2016/04/14 リンク

steel_eel 『うずまきのﾃﾞｰﾀｾｯﾄに関して｢中間層が1層しかないとうずまき（線形非分離な問題）は解けない｣という誤解』マジで！？誤解してたわ。

2016/04/14 リンク

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TensorFlow Playgroundはニューラルネットを理解するのにおススメ - 西尾泰和のはてなダイアリー

ネットワークの重みや各ニューロンがどういう入力の時に発火するのかが、学習していく過程で各時刻可視... ネットワークの重みや各ニューロンがどういう入力の時に発火するのかが、学習していく過程で各時刻可視化されてとても良い教材です。 http://playground.tensorflow.org/ うずまきのデータセットに関して「中間層が1層しかないとうずまき（線形非分離な問題）は解けない」という誤解があるようなので、まずは1層でできるという絵を紹介。なお僕のタイムライン上では id:a2c が僕より先に気付いていたことを名誉のために言及しておきます。で、じゃあよく言われる「線形非分離な問題が解けない」ってのはどういうことか。それはこんな問題設定。入力に適当な係数を掛けて足し合わせただけでは適切な境界を作ることができません。こういうケースでは中間層を追加すると、中間層が入力の非線形な組み合わせを担当してくれるおかげで解けなかった問題が解けるようになります。 1つ目のデータセットでは特徴量の

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