ゼロから作るDeepLearningの２・３章
ゼロから作るDeepLearningの２・３章について。
ニューラルネットワークは、２章で紹介される「パーセプトロン」に「活性化関数」を加えることで、「ニューラルネットワーク」が作れる。
「活性化関数」とは、ランプ関数、シグモイド関数、ソフトマックス関数などである。
ユニットの数字は、そのまま次には進まず、活性化関数で変換されてから次に進む。
pythonでの画像の表示
pythonでの画像の表示を書いていこうかと思います。
Google Colaboratoryでやります。
そのためには、まず画像をアップロードする必要があります。
参考にしたサイト
Google Colaboratoryで画像処理(初級編) - Qiita
Colaboratoryでアップロードしたら、「CODE」ブロックを追加して、アップロードしたファイル名を確認してみる。
uploaded_file_name = next(iter(uploaded_file))
print(uploaded_file_name)
その後、それを表示します。
