mxnetã§é ‘張る深層å¦ç¿’6. 多層パーセプトãƒãƒ³ • irisデータã§ã‚„ã£ã¦ã¿ã‚‹ Sepal. Length Sepal. Width Petal. Length Petal. Width Species 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa sepal petal setosa, versicolor, virginicaã®å„å“種ã«50è¡Œãšã¤ã‚るデータセット 7. 多層パーセプトãƒãƒ³ • å¦ç¿’⽤ã¨æ¤œè¨¼â½¤ã«ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’分割 > data(iris) > # 奇数â¾ã‚’å¦ç¿’⽤データã€å¶æ•°â¾ã‚’検証⽤データã¨ã™ã‚‹ > train.ind <- seq(1, nrow(iris), 2) > > train.x <- data.matrix(iris[train.ind, 1:4])
Image recognition tutorial in R using deep convolutional neural networks (MXNet package) | R-bloggers
Deep Learningライブラリ「MXNetã€ã®R版をKaggle Otto Challengeã§å®Ÿè·µã—ã¦ã¿ãŸ - Think more, try less
Deep Learningライブラリ{mxnet}ã®R版ã§Convolutional Neural Networkをサクッã¨è©¦ã—ã¦ã¿ãŸï¼ˆè¿½è¨˜3件ã‚り） - 渋谷駅å‰ã§åƒãデータサイエンティストã®ãƒ–ãƒã‚°
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