<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>Ryuz88</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/Ryuz88/</author_url>
  <blog_title>Ryuz's tech blog</blog_title>
  <blog_url>https://blog.rtc-lab.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>FPGA</anon>
    <anon>機械学習</anon>
  </categories>
  <description>はじめに 私のTwitter のトップにも置いているこの動画ですが、かなり昔 C++ ベースでハイパーパラメーターや構造を何度も変えてリコンパイルしながら少しづつ試行錯誤してネットを育てるという事をやってしまったので、容易に再現環境が作れずにおりました。 BinaryBrain ver4で、Python対応もだいぶ進んで、(作者にとっては)多少いろんなネット構造がある程度柔軟に扱えるようにもなってきましたので次のステップに行く前に整理してみました。 とは言え学習時間が結構かかるのですよね。 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作者:斎藤 康…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fblog.rtc-lab.com%2Fentry%2F2021%2F07%2F10%2F101220&quot; title=&quot;LUT-NetworkによるFPGAでの手書き数字(MNIST)のセマンティックセグメンテーション再整理 - Ryuz&amp;#39;s tech blog&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://img.youtube.com/vi/f78qxm15XYA/0.jpg</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2021-07-10 10:12:20</published>
  <title>LUT-NetworkによるFPGAでの手書き数字(MNIST)のセマンティックセグメンテーション再整理</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://blog.rtc-lab.com/entry/2021/07/10/101220</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
