『ゼロから作るDeep Learning』で（御多分にもれず）導出やアルゴリズムに関する部分が省略されている、畳み込み層の演算を解読していきます。具体的には、Convolutionレイヤのim2col、col2im関数、偏微分の部分です。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで…

前回の記事で無条件に使ってしまった関係（つまり『ゼロから作るDeep Learning』式(5.13)）は、書中でも導出過程は省略されています。それについて深掘りしてみたいです。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎…

ゼロから作るDeep Learningで、表題の件がわかりませんでした。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅 出版社/メーカー: オライリージャパン 発売日: 2016/09/24 メディア: 単行本（ソフトカバー） この商…

ゼロから作るDeep Learning [1]に倣い、SRCNN (Super-Resolution Convolutional Neural Network) [2]をディープラーニングフレームワークを使わずに作りました。ディープラーニングによる超解像の学習にご利用ください。 github.com ゼロから作るDeep Learni…

最近のMacに搭載されているdGPUはAMD製なのでCUDAが使えず、マカーなディープラーニング勢はどうしてんの？と本気でわかっていないところです。eGPUでNVIDIAという手もMojaveから塞がれてしまいました。 そんな中、NVIDIA以外のGPUでディープラーニングのGPU…