Excel

本ページは「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」を参考にニューラルネットワークを作成していきます。参考書籍では「Affineレイヤ」「ReLUレイヤ」「Softmax-with- ...

今回は今後必要になる機能(関数)をまとめた「Functions」モジュールを実装していきます。
前回やったランダムで行数を取得する関数「GetRandomRow」のような、ニューラルネットワークで機械学習する際にあると便利な関 ...

前回、Irisデータセットをダウンロードしましたがこのままではニューラルネットワークを学習させることはできません。これはIrisデータセットに限った話ではなく、基本的にどのデータセットでもニューラルネットワーク内に取り込む前にデータの ...

このぺージでは機械学習の代表的なデータセットである「Irisデータセット」を使って、ディープラニングを行なっていきます。
(ディープラーニングの狭義としてニューラルネットワーク内のレイヤ(層)が4つ以上という場合もありますが、 ...

ディープラーニングを行うにはニューラルネットワークに学習させるための”大量のデータ”が必要になります。そのため、ありがたいことにインターネット上には機械学習の初学者向けに様々なデータセットが公開されています。

よく使われる ...

このページではこれまでに実装したモジュールやレイヤのコードをまとめておきます。
本ページ内のコードをコピペすることでMNIST学習を行うことができ、最終的にはVBAで手書き数字(0〜9)を認識することが可能になります。 ...

深層学習を理解するにはニューラルネットワークの仕組みについて理解する必要があります。

そこで、このページではExcel関数のみでニューラルネットワーク内の構造を再現していきます。
Excel関数を使うことでセル上に ...

深層学習を理解するにはニューラルネットワークの仕組みについて理解する必要があります。

そこで、このページではExcel関数のみでニューラルネットワーク内の構造を再現していきます。
Excel関数を使うことでセル上に ...

深層学習(ディープラーニング)の根源にはニューラルネットワークという人工のネットワークが存在しています。このニューラルネットワークは豊富なライブラリが用意されていることから『Python』によって実装されることが多いため、深層学習はP ...

本ページではこれまでに実装したすべてのコードを使って自身の書いた手書き文字の認識をさせていきます。自分の書いた数字をニューラルネットワークに読み込ませ、認識させることがExcel VBAにもできるのかを実際に体験してみましょう。

本ページでは実際に自身の描いた手描き文字の識別を行うための準備を行います。
手書き文字をニューラルネットワークに読み込ませるには、MNISTデータと同じように入力データ(手書き文字データ)を28×28の計784個の数値に変換す ...

本ページではこれまでに実装したコードを使ってMNISTデータセットでの学習を行なっていきます。
このページで行った学習の結果をもとに次回以降で自身の描いた手描き文字の識別を行うため、ここでしっかりとした精度の高い学習済みデータ ...

本ページは「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」を参考にニューラルネットワークを作成していきます。参考書籍では「Affineレイヤ」「ReLUレイヤ」「Softmax-with- ...

本ページは「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」を参考にニューラルネットワークを作成していきます。参考書籍では「Affineレイヤ」「ReLUレイヤ」「Softmax-with- ...