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)
- python MNIST問題 - 2020年12月19日
- python バフェット流 バリュー投資判断 - 2020年12月19日
- Python:webカメラとOpenCVで動体検知してLine Notifyで画像を通知する - 2020年12月19日