PyTorch を用いて、手書き数字の分類を行ってみます。サポートベクターマシンを用いた場合は HOG などの特徴量を考える必要がありましたが、ディープラーニングでは十分な質の良いデータがあればその必要がありません。 MNIST データの読み込み 手書き数字のデータとして、MNIST データをダ

他の言語がそうであるように、rubyにも標準でデバッガが付属しています。'p' や 'pp' によるプリントデバッグは手軽であり、多くの場合それで十分なのですが、他人が作成した大規模なソフトウェアなどで、その挙動を把握したり機能追加後のデバッグを行う場合は、どのメソッドがどのような順番で実行されているかを把握しづらく、デバッガを使用することが好ましい場合が多いです。 起動方法 以下のようにしてデバ...