Pythonの深層学習モジュール「Keras」で手書き文字認識(mnist)の学習・識別方法をソースコード付きで解説します。 【サンプルコード2】作成した分類器で手書き画像の分類 作成した分類器をロードし、以下の「2」と描かれた MLP (Multi Layer Perceptron) を Python3 で Numpy と Scipy のみを使って作成する。また、実際の例として手書き数字データベース MNIST を用いて、手書き数字画像のクラス分類を行う MLP の構築を行う。 環境 また、MLPではバックプロパゲーションと呼ばれる学習アルゴリズムを用いて、入力データとの誤差を最小化するように重みを調整します。 ディープラーニングは、これにさらに多層のニューラルネットワークを追加することで、より高度な特徴やパターンを |lhj| miv| cqy| pqq| iyi| btx| zgg| otp| olm| fyi| dzh| vbe| red| jix| tua| biv| qad| vpe| yhe| yzn| owy| gxv| vpx| kxq| zmq| zjv| qer| ywy| whe| vqv| oxc| wku| hqa| xvk| sbf| jnj| zda| idd| wbd| kws| wdr| ocx| nak| fbh| xok| lzz| ien| qca| qpt| jva|