Chainer
はじめに 前にRuby on RailsによるWebアプリケーションの開発について勉強しました。qstairs.hatenablog.com 今回は、Django（これでジャンゴと呼ぶらしい。）を使ったWebアプリケーションの開発を勉強します。 Djangoはpythonをベースにしたフレームワーク…
はじめに 前にNNの重みに関する見解を書きました。 そこでは、以下のようにまとめていました。 学習による割り当てられる重みの初期値の差異は大きく、 繰り返し学習による重みの変化は小さいことが分かった。これらから、NNモデルの学習では重みの初期値が…
はじめに mnistを使った実験を行いたい場合、 これまでは「fetch_mldata」でmnistのデータを取得していましたが、 どうやら取得できなくなっている模様です。 #Irisは取得できています。そこで、fetch_mldataではなく Chainerにあるmnistを取得する関数を使…
はじめに NNを学習する際に まずは各重みに初期値が割り当てられる。そして、NNの学習はこの初期値の重みを変えながら進んでいくことになる。つまり、初期値が大事になる。そこで、今回は 初期値が学習のたびにどれだけ異なるのか 繰り返し学習によってどれ…
はじめに これから私が事業を考えていくうえで欠かせない技術が Deep Learningをはじめとした機械学習です。これまでは画像認識の分野でCNNを用いた画像の識別を勉強してきましたが、 CNNではなくRNNのほうが、私が考えている事業で利用することになります。…
クックパッドは10日、人工知能技術戦略会議、内閣府、文部科学省が主催する「第1回AIチャレンジコンテスト」(応募受付期間:1月10日～3月9日)において、料理画像データの提供で協力すると発表した。 news.mynavi.jp お題は、 クックパッド内のユーザが投稿し…
はじめに 中間特徴量を画像化してみたくなったので、前に紹介した学習モデルを改良しました。 考え方 ネットワーク内の各層の入力と出力は配列になっています。 つまり、適当なサイズで二次元にしてあげれば画像になります。 以降に載せている処理を参考にし…
前に紹介したランダム生成した○△□の識別学習をちょっと改良し、 学習経過を画像で確認できるようにしてみました。 qstairs.hatenablog.com 実際の学習経過を動画にしたのでよろしければ見てください。 youtu.be 繰り返し学習回数が増えていくと学習モデルの…
米Google Inc.は29日（現地時間）、機械学習のために開発されたオープンソースライブラリ「TensorFlow」の最新版v0.12が公開されたことを、公式ブログ“Google Developers Blog”で発表した。本バージョンでは、Windowsが新たにネイティブサポートされた。 for…
はじめに 現在公開されているDeep Learningのフレームワークはいくつかありますが、 どのフレームワークが一番人気なのでしょうか？そこで、今回はGoogle Trendsを使って、 Deep Learningのフレームワークの検索の人気動向を比較します。 比較するDeep Learn…
はじめに 以前私のTwitterでも紹介させていただきましたが、 Googleの研究チームが、4800件のナレッジグラフのエンティティでタグ付けされた800万本ものYouTube動画のデータセット「YouTube-8M」を公開しました。これつかって何かやりたい 史上最大規模の動…
日本の人工知能の研究者として有名な松尾豊氏が 「Softbank World 2016」で7月に行った講演 「人工知能は人間を超えるか」 logmi.jp 記事内になる松尾さんの話の中で印象に残った言葉をピックアップします。 特徴量を人間が定義している限りは、この画像認識…
Deep Learningフレームワーク「Chainer」でGPUがメモリ不足となったときはloss.backward() の後に loss.unchain_backward()を入れるだけで解消する。※unchain_backward()は、 どこからも参照されない中間変数や関数のメモリ割り当てが解放されるようだが、 u…
はじめに ここ1,2年で急激に注目を浴びている人工知能（AI）。 人工知能を実現するために必須と言っても過言ではない技術「Deep Learning」が 世界でどれだけ注目を浴びているのか調べてみました。 調査方法 今回、注目度を調べるにあたり、Google Trendを使…
はじめに 前回は自前で用意したデータを使用した「Chainer」での学習方法について紹介しました。 qstairs.hatenablog.com今回は、前回学習した結果（モデル）を使用した識別処理について紹介します。 識別の流れ 識別の流れは大きく分けて以下のようになりま…
はじめに 前回は「Chainer」で学習するための下準備として、 学習データのリストファイルを作成する方法について紹介させていただきました。qstairs.hatenablog.comということで、準備は完了したのでいよいよ今回は学習について紹介します。 学習の流れ 学習…
はじめに 前回、Chainerの構築方法とMNISTの実行例を紹介しました。qstairs.hatenablog.comMNISTのようなチュートリアルが実行できただけでは面白くないので、 自分でいろいろ試せられるようになるための方法を勉強していきます。ということで、 まずは、自…
はじめに こんばんは！今日からDeep Learningフレームワーク 「Chainer」 を使います。これまで、Deep Learningフレームワークの 「Tensorflow」や「Caffe」 を構築し、チュートリアルまで動かすということをやってきました。【以下該当記事】 qstairs.haten…
