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。
バイアス
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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。
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１。自己流計算式の限界とバイアス、シグモイド関数について～
ついにニューラルネットワークおよびディープラーニングの勉強を始めました。まずはExcelで挑戦です。でも、まだニューラルネットワークやディープラーニングにまで手が届かず、自己流計算式にバイアスとシグモイド関数を使ってみるところまでやってみました。
M5Stack M5Stack Yahooニュース・天気予報・時計に、電波時計 JJY 発信モジュールを追加して、マルチタスクで動かしてみた
M5Stack ( ESP32 搭載 )の Yahoo ニュース電光掲示板、天気予報、NTP 時計に、電波時計を自動的に合わせる JJY 発信モジュールをコラボさせてみました。トランジスタを追加して、かなりガッツリ電波時計が合います。そして、マルチタスクを駆使して、液晶画面の文字スクロールを止めずに JJY 信号を発信できました。