<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>liaoyuan</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/liaoyuan/</author_url>
  <blog_title>Going Faraway</blog_title>
  <blog_url>https://liaoyuan.hatenablog.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>Deep Learning with Python</anon>
  </categories>
  <description>前回からの続き。前回は、ボストン郊外の不動産物件に関するデータを元に、その地域の住宅価格をディープラーニングで予測するというサンプルを動かしてみた。しかし、結果を見ただけではあまりにもブラックボックスすぎるので、少しだけディープラーニングのモデルとデータそのものを調査してみたい。学習したニューラルネットのパラメーター(重み)は、次の関数を使って取得することができる。 &gt;&gt;&gt; w = model.get_weights() &gt;&gt;&gt; print(w) [array([[ 1.89665943e-01, 6.76303506e-02, -1.39802471e-01, -3.92748147e-01…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fliaoyuan.hatenablog.jp%2Fentry%2F2018%2F02%2F05%2F214222&quot; title=&quot;【Deep Learning with Python】Boston Housing data (番外編) - Going Faraway&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://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/l/liaoyuan/20180205/20180205212629.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2018-02-05 21:42:22</published>
  <title>【Deep Learning with Python】Boston Housing data (番外編)</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://liaoyuan.hatenablog.jp/entry/2018/02/05/214222</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
