機械学習 名古屋 分科会 #7に行ってきた。
前回の続きだ。

今回は、5章の誤差逆伝播法の後半をやって、6章の最初の少しだけ進んだ。
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「最強囲碁AIアルファ碁解体新書」という書籍を買った。

前にAlphaGoの解説が載っている日経ロボティクスの2016年4月号というのを買ったのだが、あまり詳しくなかった。
詳しい解説が載っている書籍が出ているということなので、買ってみた。

最強囲碁AI アルファ碁 解体新書 深層学習、モンテカルロ木探索、強化学習から見たその仕組み(Amazon)
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機械学習 名古屋 分科会 #6に行ってきた。
前回の続きだ。

今回は、5章の誤差逆伝播法についてで、5章の後半の途中までやった。
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PythonをVisual Studioで使うというのを試してみた。

→ Visual Studio での Python の使用
→ Windows に Visual Studio の Python サポートをインストールする
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OpenCV 3.3をWindows PCで動かしてみた。

まず、バイナリのパッケージをダウンロードする。
実行ファイル(.exe)を実行すると、フォルダを指定して必要なファイルが展開(解凍)される。

フォルダ内には、sourcesフォルダとbuildフォルダという2つのサブフォルダがあり、後者はサンプルのソースコードが入っていて、後者にはライブラリのバイナリが入っている。

sources/samples/cpp/example_cmake/example.cppというサンプルコードを動かしてみる。
cmakeは特に使わないで、make用のMakefileを書いた。
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機械学習 名古屋 分科会 #5に行ってきた。

前回の続きだ。

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『人工知能はどのようにして「名人」を超えたのか』を読んだ。

人工知能はどのようにして 「名人」を超えたのか?―――最強の将棋AIポナンザの開発者が教える機械学習・深層学習・強化学習の本質(Amazon)
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機械学習 名古屋 分科会 #4に行ってきた。

前回の続きだ。

サテライト会場が東京に設置されて中継されていたりして、結構大がかりになってきてる。

今回は、第4章のニューラルネットワークの学習をやった。
4章の最初は、学習データに関する話で、特にハンズオンでやることは無し。
4章の前半は、学習の結果を評価する方法として損失関数という評価関数について、実際に2乗和誤差や交差エントロピー誤差の計算のコードを書くハンズオンをやった。
(今回、自分の持ってきたPCの調子が悪く、ハンズオンはできなかった。)

そのあと、微分と偏微分の数値解法について進んだところで今回は終了した。
ちょっと今回は進みが少ない気がする。
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