タイトルの通り、RNNに対してDropout層を追加する場合、どこに入れるのが適切なのか？と思い少し調べてみました。 ことの発端は、KerasにあるLSTMとGRUの、GPUによる高速化版であるCuDNNLSTMとCuD […]
投稿者: Hiro
Kerasの作者が書いたDeep Learning解説本：「Deep Learning with Python」を読んだ
タイトルの通り、広く使われているディープラーニングフレームワークであるKerasの作者François Chollet氏によるDeep Learningを解説した本「Deep Learning with Python」を […]
CNNによる価格予測の論文：「The Price is Right: Predicting Prices with Product Images」を読んだ
タイトルの通り、CNNモデルを利用して、自動車・自転車の画像から価格を予測する論文、「The Price is Right: Predicting Prices with Product Images」を読んだ。 この論 […]
CNNによるセグメンテーション論文：「U-Net Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation」を読んだ
タイトルの通り、CNNを用いて医療画像をセグメンテーションするU-Netというネットワーク構造の論文を読んだ。 2015年に発表されたネットワーク構造だが、その後セグメンテーションでは古典的な内容になっており、いくつか発 […]
Pythonでデータ整形まわりをまとめた本：「Python for Data Analysis (第2版)」を読んだ
最近、Pythonを使って機械学習を勉強しているがnumpyやpandas, グラフ作成辺りの体系的な知識が足りない気がしていたので、この辺りをまとめた本「Python for Data Analysis (第2版)」を […]
有害コメント検出の論文：「Comment Abuse Classification with Deep Learning」を読んだ
有害コメント検出の論文：「Comment Abuse Classification with Deep Learning」を読んだ。 https://web.stanford.edu/class/cs224n/repor […]
ビルゲイツの新しい最も好きな本: 「Enlightenment Now」
ビルゲイツが自身のブログで新しい最も好きな本としてSteven Pinkerの「Enlightenment Now」であると発表しました。 My new favorite book of all time 今までビルゲイ […]
Kaggleで人気 XGBoostの論文 「XGBoost: A Scalable Tree Boosting System」を読んだ
タイトルの通りなんですが、Kaggleでとても人気のある手法のXGBoostがどういった仕組みで動いているのかを知るために次の論文を読みました。 XGBoost: A Scalable Tree Boosting Sys […]
不良品予測チャレンジの解説 「Using Big Data to Enhance the Bosch Production Line Performance: A Kaggle Challenge」を読んだ
Kaggleのコンテスト（Bosch Production Line Performance Challenge）としてBoschがデータを提供しているコンテストの解説論文を読んだ。 Using Big Data to […]
「ベイズ推論による機械学習」を読んだ
最近出版された、「ベイズ推論による機械学習」を読んだ。何やら最近盛り上がってきているように見えるベイジアンの機械学習へのアプローチを学ぼうとして手に取った。しかも「入門」と書いてあるので。 本書はベイズの定理から始まって […]