Deep-Learning ディープラーニングのお勉強～その10。Google Colabでモデルの重みとバイアスをCSV出力する実験～
Google ColaboratoryのKerasで学習させたモデルから重みとバイアスを抽出したり、CSVファイルに出力させたり、Excelでニューラルネットワークを再現したり、学習済みモデルの中間層出力結果を表示させて、ExcelのCNN計算結果が合っているか確かめたり、いろいろ実験しました。
重み
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Deep-Learning ゼロからディープラーニングを勉強してみる ～その５。SONY Neural Network Console いろいろ試す編～
ゼロからディープラーニングを勉強してみる第５弾で、前回に引き続きSONYのNeural Network Consoleを使います。重みやバイアスパラメータをエクスポートしてExcelに取り込んでみたり、Depthwise ConvolutionとConvolutionの違いを確かめたり、ノード（ニューロン）数を変えたり、カーネルを変えたりといろいろ試してみました。
Deep-Learning ゼロからディープラーニングを勉強してみる ～Excel編その３。畳み込みニューラルネットワーク～
ゼロからディープラーニングを勉強してみるExcel編第３弾です。今回は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)です。手書き数字データセットMNISTをExcelに取り込み、畳み込み層とMaxプーリング層を作って学習させていきます。ニューロンの数や活性化関数、ソフトマックス関数の使い方で大きな違いが出ました。