#ゼロから作るdeeplearning search results
EMアルゴリズムを学んだ。 KLダイバージェンスやラグランジュの未定乗数法などの数学的確な道具と、巧みな式変形で構築される、潜在変数を持つ確率モデルの最尤推定法。この章を読んで理解するのに10日かかった😅 まだ途中だけど、この章だけでも本書を買ってよかった。 #ゼロから作るdeeplearning ⑤
4/8発売『#ゼロから作るDeepLearning 5 生成モデル編』#オライリー・ジャパン (9784814400591)#斎藤康毅 著◆「#オライリー」「#新刊」棚にて!人気シリーズ第5弾。今回のテーマは「#生成モデル」。本書では「#正規分布」から「#拡散モデル」に至るまでの技術を繋がりのあるストーリーとして展開。
EMアルゴリズムの#python による実装。 ①対数尤度の推移 ②更新後のパラメータによるGMMの可視化 ③学習後のGMMを使ってのデータ生成 #ゼロから作るdeeplearning ⑤ #生成モデル 編 #斎藤康樹 著 #オライリージャパン #expectationmaximizationalgorithm #kullbackleiblerdivergence
ゼロから作るDeep Learningの 「図4-10 勾配法による更新のプロセス」を可視化してみた。 2変数の2乗和(x0^2+x1^2)の場合、学習率0.1だと良い感じに最小点に行き着く。 #ゼロから作るdeeplearning
#ゼロから作るDeepLearning わかりやすくて面白い。理解を深めるためにブログで勉強記録でも作ってみようかな。「ノンエンジニア文系おじさんの解釈はこうです」みたいな感じにすれば、いろんな用途で参考にしてもらえるかな...
「#ゼロから作るDeepLearning」第4章の確率的勾配降下法(SGD)を自分のASUS Transbook Chi T90で動かしてみました。 ソースコードはGitHubから拝借しています。 自分で打ち込んだ方が勉強になるんでしょうが💦 2層のNNですが,学習に結構時間が…274秒かかりました。 CPU使用率も100%で張り付きます💦
読了!5年前は歯が立たなかったこの書籍も今なら読めるぜ! ただデータビジネスベンチャーにいた時に会計士勉強して、監査法人入ってからpython勉強してて、ワイはいったいなにをしているんだ?? #ゼロから作るDeepLearning amazon.co.jp/dp/4873118360
1章前半の1巻の復習を終え、後半の実践へ。 色々忘れているなぁと思いながら、 脱線したい気持ちをひとまずグッとこらえて、先に進む #ゼロから作るDeepLearning #自然言語処理編
1章冒頭は、1巻の復習から入る。本の通りに順伝播の実装をするだけでも、あらためて4年前に見た当時の自分では見えなかったコードの美しさを感じている... やはり狙い通り、将来AIと自分で何かしら実装する時に備えた #Python の勉強になる #ゼロから作るDeepLearning #自然言語処理編
EMアルゴリズムの#python による実装。 ①対数尤度の推移 ②更新後のパラメータによるGMMの可視化 ③学習後のGMMを使ってのデータ生成 #ゼロから作るdeeplearning ⑤ #生成モデル 編 #斎藤康樹 著 #オライリージャパン #expectationmaximizationalgorithm #kullbackleiblerdivergence
EMアルゴリズムを学んだ。 KLダイバージェンスやラグランジュの未定乗数法などの数学的確な道具と、巧みな式変形で構築される、潜在変数を持つ確率モデルの最尤推定法。この章を読んで理解するのに10日かかった😅 まだ途中だけど、この章だけでも本書を買ってよかった。 #ゼロから作るdeeplearning ⑤
ただいま #書泉ブックタワー 3階コンピュータ書コーナーにて『#ゼロから作るDeepLearning 5 生成モデル編』( #斎藤康毅 著 3,960円(税込) #オライリー・ジャパン)、既刊「ゼロから作るDeepLearning」①~④をご購入のお客様に特製ブックマークを配布しております!
4/8発売『#ゼロから作るDeepLearning 5 生成モデル編』#オライリー・ジャパン (9784814400591)#斎藤康毅 著◆「#オライリー」「#新刊」棚にて!人気シリーズ第5弾。今回のテーマは「#生成モデル」。本書では「#正規分布」から「#拡散モデル」に至るまでの技術を繋がりのあるストーリーとして展開。
以前ある人から、「そんなことやってもビジネスにできないなら意味はない。自己満足に過ぎない!」と言われたことを思い出す。 自己満足で結構だ。 ケッコウケダラケ、ネコハイダラケだ(^○^) #ゼロから作るdeeplearning
やっとこさ、読み終えた。 ダラダラ、ダラダラとしてしまったけど。隙間時間を使って何とか。 これで、ディープラーニングが分かったとは思っていないし、やっと入り口に立てたと言うのが正直な感想だ。 #ゼロから作るdeeplearning
ゼロから…という主題から外れるかなーと思いながら、生成AI(LLM)系のかな~と予想してましたが、画像生成の方でしたか ⑥がLLMかな、なんて考えてる私は、まだ③を勉強中😅 いずれにせよ、楽しみです😊 ところで、今回の表紙の色は、赤じゃないのね #ゼロから作るDeepLearning
4/8発売『#ゼロから作るDeepLearning 5 生成モデル編』#オライリー・ジャパン (9784814400591)#斎藤康毅 著◆「#オライリー」「#新刊」棚にて!人気シリーズ第5弾。今回のテーマは「#生成モデル」。本書では「#正規分布」から「#拡散モデル」に至るまでの技術を繋がりのあるストーリーとして展開。
意味: 単語IDから単語への変換をid_to_wordという変数が担当し、 単語から単語IDへの変換をword_to_idが担当します。 これらのディクショナリを使えば、単語から単語IDを検索したり、 逆に単語IDから単語を検索することができます。 #ゼロから作るDeepLearning #自然言語処理編
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