VRに関わるために静岡から福岡に移住した新入社員に話を聞いてみた

これから就職をして社会人になる予定の皆様、これからネクストシステムに就職を考えている皆様。 ズバリ、少なからず不安があるのではないでしょうか?そのお悩みを少しでも和らげられたらいいな、というわけで!今年4月に入社したばかりのピチピチ新入社員松村君にお話を聞いてみることにしました〜!

【Deep learning: ソースコードの説明】 Semi-supervised Learning with Deep Generative Models (9)

今日も、Chainer-semi-supervisedのソースコードについて説明します。このソースコードで生成モデルの半教師あり学習(semi-supervised learning)の論文(arXiv: 1406.5298v2)のchainer実現ができます。前回はsoftmoid関数を紹介しましたが、今回はこの中のchainerのsoftplus関数を紹介します。

【Deep learning: ソースコードの説明】 Semi-supervised Learning with Deep Generative Models (8)

Chainer-semi-supervisedのソースコードについて説明します。このソースコードで生成モデルの半教師あり学習(semi-supervised learning)の論文(arXiv: 1406.5298v2)のchainer実現ができます。前回はsoftmoid関数を紹介しましたが、今回はこの中のchainerのsoftplus関数を紹介します。softplus関数は活性関数の一つで、Deep learningで使っています。

【Deep learning: ソースコードの説明】 Semi-supervised Learning with Deep Generative Models (7)

今日も今日とて、Chainer-semi-supervisedのソースコードについて説明します。このソースコードで生成モデルの半教師あり学習(semi-supervised learning)の論文(arXiv: 1406.5298v2)のchainer実現ができます。今日はこの中のchainerのsigmoid関数を紹介します。sigmoid関数は[0, 1]の間に変換できますので、概率として使うことができます。

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