RでDeep Learning

RでDeep Learning(最終章)

Deep Learningフレームワークを使わずにRのみでMNIST 98%以上を目指す! デザイン Data →Conv(filter:30) →Relu →Pooling →Affine(Neuron:100) →Relu →Affine(Neuron:10) →Softmax Adamによる最適化 使用するパッケージは以下の二つのみ library(dplyr) libra…

RでDeep Learning(10)

Convolutin層、Pooling層の実装 Convolution <- R6Class("Convolution", #stride=1 #pad=0 #filterサイズ=5×5 #filter数=30 public = list( W = NULL, b = NULL, x = NULL, col = NULL, dW = NULL, db = NULL, initialize = function(W,b){ self$W <- W self…

RでDeep Learning(9)

Rでim2colの実装(プーリング層はim2col_poolingとして別に実装) Rのdrop機能にはまった。 im2col <- function(input_data,filter_h,filter_w,stride=1,pad=0){ #imput_data:4次元配列からなるデータ #filter_h:フィルターの高さ #filter_w:フィルターの…

RでDeep Learning(8)

前回の続き。正解率はこの通り。 > test_acc [1] 0.9713 > train_acc [1] 0.9892667正解できなかった問題の一部。 y <- predict(x_test) y_1 <- apply(y,1,which.max) t <- apply(t_test,1,which.max) error <- t!=y_1 num_image <- x_test[error,] num_t <-…

RでDeep Learning(7)

前回の続き(テストデータで評価) library(dplyr) library(R6) #パラメータの初期化 W1 <- matrix(rnorm(784*50),nrow=784)*0.01 W2 <- matrix(rnorm(50*10),nrow=50)*0.01 b1 <- matrix(numeric(50),nrow=1) b2 <- matrix(numeric(10),nrow=1) #データの読…

RでDeep Learning(6)

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RでDeep Learning(5)

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RでDeep Learning(4)

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RでDeep Learning(3)

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RでDeep Learning(2)

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RでDeep Learning(1)

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