Caffeを使ったCNNによる手書き文字分類 [4] – ネットワークの訓練方法

 前回までで、データセットの準備、ネットワークの構造の説明、各prototxtの準備が整ったので、訓練が行えるようになりました。 訓練の方法は2通りあります。1つは、Caffeeに用意されているプログラムを端末から直接叩 … “Caffeを使ったCNNによる手書き文字分類 [4] – ネットワークの訓練方法” の続きを読む

Caffeを使ったCNNによる手書き文字分類 [3] – prototxtの作成

 前回は、CNNの構造、およびCNNを作る際に設定しなければならない項目(これらをハイパーパラメータと呼びます)についてひと通り説明しました。 今回は、実際に手書き文字認識を行うCNNを、Caffeが読み込める形(pro … “Caffeを使ったCNNによる手書き文字分類 [3] – prototxtの作成” の続きを読む

Caffeを使ったCNNによる手書き文字分類 [2] – CNNの構造と学習の仕組み

前回、ディープラーニングにおけるデータセットの重要性について説明しました。 さらに、CNNが識別器として動作するためには、訓練という過程が必要であり、それには多数の訓練データとその正解データが必要であることを述べました。 … “Caffeを使ったCNNによる手書き文字分類 [2] – CNNの構造と学習の仕組み” の続きを読む

Caffeを使ったCNNによる手書き文字分類 [1] – CNNの概要、データセットの準備

このシリーズでは、Caffeと呼ばれるニューラルネットワーク向けライブラリを使って、0から9までの手書き文字を分類できるような畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を分類させる方法について説明します。 ディープラーニン … “Caffeを使ったCNNによる手書き文字分類 [1] – CNNの概要、データセットの準備” の続きを読む

微分の概念と諸法則

ここでは、通常高校の数学IIと呼ばれる科目でやることになっている、微分の概念と各種法則について紹介します。しかし、多くの教科書のように、いきなり「微分」とかいう計算から始めるとやる気がなくなる恐れがあるだけでなく、今更記 … “微分の概念と諸法則” の続きを読む

微分方程式[5] – ガンマ関数/ベータ関数とその演習問題

参考文献: フーリエ解析 (マグロウヒル大学演習) 参考文献: フーリエ解析 (マグロウヒル大学演習) 前回までで線形上微分方程式のうち最も簡単な定数係数線形常微分方程式を習得しましたが、ここからは少し発展したタイプの変 … “微分方程式[5] – ガンマ関数/ベータ関数とその演習問題” の続きを読む

ベクトル解析[7] – 直交曲線座標系

 ラプラシアンとは、以下のようなもののことでした。 覚えることは理解することとは違いますが、まあこれ自体は分かりやすい表記なので意思の有無にかかわらず覚えたことでしょう。忘れることもなさそうです。  ナブラやラプラシアン … “ベクトル解析[7] – 直交曲線座標系” の続きを読む

熱力学 [1] – 熱力学第一法則

準静的な過程  熱力学的な変化の過程を経て、最終的にそれ以上変化しなくなる状態が考えられ、この状態を熱平衡状態と呼びますが、その時の状態状態によって定まる巨視的な量 (圧力、体積、温度など) を 状態量と呼びます。通常、 … “熱力学 [1] – 熱力学第一法則” の続きを読む