こんにちは！
現役パラレルワーカー フクコです。
前回の記事↓に続き
www.fukuko-parallel-work.com
来年の2月の試験に向けてE資格試験勉強中のため
E資格とは？の記事はコチラ↓
ゼロつくシリーズでおなじみ
オーライリーから出版されている
ディープラーニングの本格的な入門書でよくおススメされる
「ゼロからつくる Deep Learning」本
この本↑を毎日5ページずつコツコツこなすと
約2か月間で今年中に終了するので
来年のE資格試験までにこれで基礎力をつけることにしました。(＾＾)
ついつい私は何もないとだらけてしまうので(笑)
毎日5ページ終わった後の記録とまとめを書いていこうと思います。
と、まとめに入る前に…
やる気を出すためのコトバをシェアします！！(主に私のやる気を出すために 笑）
そうだ。
僕は怖いから確実な道を選んで
怖いから全て一人で背負っているんだ
by ノーマン
私の大好きな「約束のネバーランド」(約ネバ)から
ノーマンの名言です。
よく「賢明な投資家は自ら判断する」と言われています。
結局のところ
自分にはわからないからといって
他人に任せてもうまくいかない。
それを賢明な投資家ならよーくご存知だからです。
自分で責任をもって判断できるようになるには…
ただひたすら自分が勉強するっきゃない！。
なので
賢明な投資家の方々は驚くほど多岐にわたり知識が豊富だったりします。（＾＾）
私も早く彼らのようになりたい！！
ノーマン、どうもありがとう！ （＾０＾）
今日もやる気が出てきました！
よし！！ 今日も頑張るぞ～！ お～！！
というコトで、
私も怖がりなので確実に自分で稼げるように、今日もノルマをこなしますよ！ 笑
ではでは、いい加減まとめに入ります。笑
その前に本の目次の紹介です。
ゼロつくディープラーニングは、下記↓の合計8章で構成されています。
本の目次
- 1章 Python入門
- 2章 パーセプトロン
- 3章 ニューラルネットワーク
- 4章 ニューラルネットワークの学習
- 5章 誤差伝播法
- 6章 学習に関するテクニック
- 7章 畳み込みニューラルネットワーク
- 8章 ディープラーニング
ちなみに…
ゼロつくディープラーニングの第1章はPython入門のセクション(20ページ分)なので、
とりあえず今回私は飛ばし、第2章からまとめています。
現在は、第７章 畳み込みニューラルネットワークで～す。
第7章 畳み込みニューラルネットワーク つづき
第7章のテーマは、
畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network: CNN)。
7.2.5 3次元データの畳み込み演算
3次元データに畳み込み演算を行う場合、
入力データとフィルターの畳み込み演算を3回行い、
その結果を加算して一つの出力をえる。
3次元データに対する畳み込み演算の手順は以下↓のとおり。
3次元の畳み込み演算で注意する点は、
入力データとフィルターのチャンネル数を同じ値にすること！！
7.2.6 ブロックで考える
3次元の畳み込み演算では、
データやフィルターを直方体のブロックで考える。
3次元のデータを多次元配列で表す時は
Channel, Height, Widthの順に並べて書くものとする。
畳み込み演算の処理フローは、↓の図の例のとおり。
