Deep Learning メモ

目的

外にアウトプットしないと迷走・停滞しがちなので進捗のようなものをここに書く。

Milestones

• DONE: Revisit Andrew Ng Coursera
• Deep Learning book
  • Implement CNN
    • DONE: 1/21 CNN の filter の実装 im2col を含めて理解した https://github.com/higepon/OREILLYDeepLearning/blob/master/chapter7/Convolution.py
    • DONE: 1/21 CNN の pooling の実装を理解した
  • Summarize CNN here for myself
    • NN の Affine 変換 + ReLU (or 他の活性化）の代わりに Convolution （畳込み）パラーメータと Pooling のパラメータを最適化する。
    • 畳み込みはフィルタと呼ばれる FW x FH のサイズの行列と積和して、入力を小さくして次のレイヤにつなぐ。
    • Pooling は入力の特定のエリアサイズを max, average などでこれまた小さくする
    • CNN の NN と違い入力の形（画像なら (C, W, H)) を維持したまま学習できるので入力の情報を捨ててないこと
  • Done: Ask myself can I explain what is CNN and how to implement/debug
• Tensor flow
  • take course
• Find a way to know more about RNN
• どうやら Tensor Flow で LTSMやってみるのが定番のようだ

## Tensorflow

• https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup#anaconda_installation ここまで

## 会社の研修