-
2017.06.09Windows10でFORTRANを動かさねばならない(中)
#FORTRAN#Windows10 -
2017.06.06データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ7
-
2017.06.06Windows10でFORTRANを動かさねばならない(上)
#FORTRAN#GNU#MinGW#Windows10#コンピュータ考古学 -
2017.06.03プーリングのサイズをどんどん大きくしてみた
#Chainer#Pooling -
2017.06.02データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ6
-
2017.05.31プーリングのサイズを大きくして実行してみた
#Chainer#Pooling -
2017.05.30データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ5
-
2017.05.28プーリングのサイズをコマンドラインから指定可能にした
#Chainer#Pooling -
2017.05.26データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ4
-
2017.05.25CIFAR-10のカラー画像学習にプーリングを入れてみた
#Chainer#Pooling -
2017.05.23データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ3
-
2017.05.22Poolingでデータ量を小さくすると性能UPするらしい
#Pooling#Stanford -
2017.05.19データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ2
-
2017.05.19Chainer:畳み込み層を2層に増やしたら、さらに性能向上
#Chainer#畳み込み -
2017.05.16データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ1
-
2017.05.16Chainer:畳み込み1層入れただけでCIFAR-10の認識精度が10%向上
#Chainer#CIFAR#畳み込み -
2017.05.13CNN(畳み込みニューラルネットワーク)とは
-
2017.05.12データ解析のための統計モデリング入門 GLMの応用範囲をひろげる 読書メモ9
-
2017.05.10Chainer:CIFAR-10のカラー画像に畳み込みを入れてみよう
#Chainer#CIFAR#畳み込み -
2017.05.09データ解析のための統計モデリング入門 GLMの応用範囲をひろげる 読書メモ8
-
2017.05.07Chainer:CIFAR-10のカラー画像の学習の最初の一歩
#Chainer#CIFAR -
2017.05.04Chainer:mnist_train.pyをちょっとだけ変更でCIFAR-10を学習させてみた
#Chainer#CIFAR#MNIST -
2017.05.01ChainerでCIFAR-10を読み込んで画像を見てみた。
#Chainer#CIFAR -
2017.04.28データ解析のための統計モデリング入門 GLMの応用範囲をひろげる 読書メモ7
-
2017.04.28カラー画像のデータセットを探し求めて
#Caltech#CIFAR -
2017.04.25データ解析のための統計モデリング入門 GLMの応用範囲をひろげる 読書メモ6
-
2017.04.25Chainer:GPUを使うプログラムはどう書くか
#Chainer#CUDA#GPU -
2017.04.22Chainer: 中間層のユニット数は非常に少なくてもOK
#Chainer -
2017.04.21データ解析のための統計モデリング入門 GLMの応用範囲をひろげる 読書メモ5
-
2017.04.19Chainer: 中間層のノード数を可変にしてみよう