前回に引き続き書籍「ゼロから作るDeepLearning」をベースに、前回NArray配列として扱うようにしたMNISTデータに対して推論処理を行うニューラルネットワークを実装してみます。 www.oreilly.co.jp ニューロンの構成は下記の通りです。 入力層: 784 # 28 x 2…

RubyからMNISTのデータセットを扱えるように、書籍「ゼロから作るDeepLearning」のコードをベースにMNISTのデータセットをNArray配列としてロードするコードを書いてみました。 www.oreilly.co.jp コード全体 まずはコード全体を掲載します。 require 'open-…

書籍「ゼロから作るDeepLearning」で紹介されている3層ニューラルネットワークをRubyで実装してみました。 www.oreilly.co.jp サンプルコード全体 まずは実装したコード全体を掲載します。 # 3層ニューラルネットワーク実装 # 各層のニューロン数は下記の通…

最近「ゼロから作るDeepLearning」を読み始めました。 www.oreilly.co.jp この本ではプログラミング言語としてはPythonを使用していて、配列や行列の演算にはNumPyが使われています。第1章ではNumPyでの基本的な演算について説明されているのですが、その内…

今回は下記書籍のベイズ推定による回帰分析のコードを Ruby で実装してみたいと思います。今回で下記書籍のコードの置き換えは終了です。 www.amazon.co.jp サンプルコードはこちらで公開されています。 github.com 単位行列の生成 Python版では numpy.ident…