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Deep Learning (with Python) Vol. 1
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7. MNIST For ML Beginners. !
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  • 2. • ✍ ✁ ✂ • Deep Learning ✆ • Neural Network ✆ • TensorFlow ✄Deep Learning ☎ ✝✞✟! • ✠✡☛☞ ✌1✎(2016/2/27) MPS Yokohama ✏✑✒✓✔✕✖✗(c) Junya Kaneko
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  • 4.
  • 5. Why Deep Learning? • • Mind of Engineers ☛1✆(2016/2/27) MPS Yokohama ☞ ✁✂✄☎✝✞(c) Junya Kaneko
  • 6. ✂✂✂ 2 ✆3 ✎ ✄ ✁ ✁ ☎ ✝✞✟✠✡☛✞ Facebook: http://bit.ly/mpsfbgroup Twitter ☞✌✍✏✑ : #mpsamurai ✒1✓(2016/2/27) MPS Yokohama ✔✕✖✗✘✙✚✛(c) Junya Kaneko
  • 7. Python !! ☛1✆(2016/2/27) MPS Yokohama ☞ ✁✂✄☎✝✞(c) Junya Kaneko
  • 8.
  • 9. • ✍ ✁✂✄☎ • Deep Learning ✆ • Neural Network ✝ • TensorFlow ✞Deep Learning ✟ ✠✡☛! • ☞✌✎✏ ✑1✒(2016/2/27) MPS Yokohama ✓✔✕✖✗✘✙✚(c) Junya Kaneko
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  • 11. Deep Neural Network (DNN) • ✄ ✁✂☎ ✆Neural Network (NN) ✝ ! - NN ✞ ✟✠✡☛☞✌✍✠ ✎ ✏✑✒✠! - W. McCulloch ✓W. Pitts ✔ ✎ ✕✖(1943) [2] • ✆Deep Learning ✗ ✗DNN ✝ ✘ ✙✚! ✝ ✛✗ ✘( ✙ ) ✜1✢(2016/2/27) MPS Yokohama ✣✤✥✦✧★✩✪(c) Junya Kaneko
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  • 15. Deep Learning • ✝  ! - ✄✁✂ ☎✆ ✞ ✟✠✡☛☞✆ • ✌ ! - ✄✁✂ ☎✆ ✞ ✟✠✡☛☞✍☞ ! - ✎✏ ✑✒ ✓✔✕✖✗ ✘1✙(2016/2/27) MPS Yokohama ✚✛✜✢✣✤✥✦(c) Junya Kaneko
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  • 24.
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  • 27. • ✍ ✁✂✄☎ • Deep Learning ✆ • Neural Network ✆ • TensorFlow ✝Deep Learning ✞ ✟✠✡! • ☛☞✌ ✎1✏(2016/2/27) MPS Yokohama ✑✒✓✔✕✖✗✘(c) Junya Kaneko
  • 28. ✂  ✁ ✄ ☎ - Activation function - Step - Sigmoid - Softmax! - Cost function! - MSE (Mean Squared Error) - Cross-Entropy ☛1✆(2016/2/27) MPS Yokohama ☞✝✞✟✠✡✌✍(c) Junya Kaneko
  • 29. 1. Neural networks and deep learning. ! http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap6.html 2. Neural Networks! https://cs.stanford.edu/people/eroberts/courses/soco/projects/neural-networks/ History/history1.html 3. Improving Photo Search: A Step Across the Semantic Gap! http://googleresearch.blogspot.jp/2013/06/improving-photo-search-step-across.html 4. DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification! http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2014/papers/ Taigman_DeepFace_Closing_the_2014_CVPR_paper.pdf 5. Here’s How Deep Learning Will Accelerate Self-Driving Cars! http://blogs.nvidia.com/blog/2015/02/24/deep-learning-drive/ 6. COS 511: Theoretical Machine Learning. ! http://www.cs.princeton.edu/courses/archive/spr08/cos511/scribe_notes/0204.pdf 7. MNIST For ML Beginners. ! https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/tutorials/mnist/beginners/index.html 8. Deep MNIST for Experts.! https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/tutorials/mnist/pros/index.html☛1✆(2016/2/27) MPS Yokohama ☞ ✁✂✄☎✝✞(c) Junya Kaneko