おひさしぶりです、かずまなぶです(*´ω｀*)
仕事が忙しくて家に帰ると、すぐに ぐったり、まったりしています。
今日はニューラルネットワークの基本を作り、MNIST問題をやってみました。
入力層、隠れ層、出力層を任意の数に設定して、学習率を定義します。
入力データは0.01～1.00にスケーリングしてから機械学習モデルに流し込むのが作法だそうです。
たったこれだけで
正答率が９０％超え
というのはすごいですね。
今後は、時系列データ、機械設備の何らかの波形を機械学習してみようと思います。
The following two tabs change content below.
Keita N
こんにちは すうがく を こよなくあいする
”二代目 圧倒的 かず まなぶ (´・ω・`)” です
心が豊かになる方法について 引き続き考えていきたいです。
最新記事 by Keita N (全て見る)
- FFTのやりかた - 2021年10月10日
- django#1 仮想環境 pepenvしてdjangoを準備する - 2021年10月9日
- htmlからjsを動かす方法 - 2021年10月4日
