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2017.05.30データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ5
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2017.05.28プーリングのサイズをコマンドラインから指定可能にした
#Chainer#Pooling -
2017.05.26データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ4
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2017.05.25CIFAR-10のカラー画像学習にプーリングを入れてみた
#Chainer#Pooling -
2017.05.23データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ3
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2017.05.22Poolingでデータ量を小さくすると性能UPするらしい
#Pooling#Stanford -
2017.05.19データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ2
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2017.05.19Chainer:畳み込み層を２層に増やしたら、さらに性能向上
#Chainer#畳み込み -
2017.05.16データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ1
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2017.05.16Chainer:畳み込み１層入れただけでCIFAR-10の認識精度が10%向上
#Chainer#CIFAR#畳み込み -
2017.05.13CNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは
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2017.05.12データ解析のための統計モデリング入門 GLMの応用範囲をひろげる 読書メモ9
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2017.05.10Chainer:CIFAR-10のカラー画像に畳み込みを入れてみよう
#Chainer#CIFAR#畳み込み -
2017.05.09データ解析のための統計モデリング入門 GLMの応用範囲をひろげる 読書メモ8
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2017.05.07Chainer:CIFAR-10のカラー画像の学習の最初の一歩
#Chainer#CIFAR -
2017.05.04Chainer:mnist_train.pyをちょっとだけ変更でCIFAR-10を学習させてみた
#Chainer#CIFAR#MNIST -
2017.05.01ChainerでCIFAR-10を読み込んで画像を見てみた。
#Chainer#CIFAR -
2017.04.28データ解析のための統計モデリング入門 GLMの応用範囲をひろげる 読書メモ7
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2017.04.28カラー画像のデータセットを探し求めて
#Caltech#CIFAR -
2017.04.25データ解析のための統計モデリング入門 GLMの応用範囲をひろげる 読書メモ6
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2017.04.25Chainer:GPUを使うプログラムはどう書くか
#Chainer#CUDA#GPU -
2017.04.22Chainer: 中間層のユニット数は非常に少なくてもOK
#Chainer -
2017.04.21データ解析のための統計モデリング入門 GLMの応用範囲をひろげる 読書メモ5
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2017.04.19Chainer: 中間層のノード数を可変にしてみよう
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2017.04.18データ解析のための統計モデリング入門 GLMの応用範囲をひろげる 読書メモ4
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2017.04.16書評：『実装ディープラーニング』
#Deep Learning#GPU -
2017.04.14データ解析のための統計モデリング入門 GLMの応用範囲をひろげる 読書メモ3
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2017.04.13Chainerのサンプルプログラムは学習結果のグラフを生成していた
#Chainer#学習曲線#過学習 -
2017.04.11データ解析のための統計モデリング入門 GLMの応用範囲をひろげる 読書メモ2
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2017.04.10MNISTで学習データの個数をケチってみた
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