Deep Learning
前回に続き、NN論文を肴に酒を飲む会で発表しました。tfug-tokyo.connpass.com今回の論文のテーマは、強化学習でした。DQN周りの発展を勉強するいい機会だと思い、炎上ラーニング戦法で発表を申し込みました。私が選んだ論文は、Google DeepMindが昨年の10月…
Deep Learningのフレームワークの一つにPytorchがあります。Facebookを始めとして、様々な企業や大学が開発に携わっているようです。 PytorchはPython上でDeep Learningを行うためのフレームワークです。Preferred Networksが開発しているChainerからforkさ…
前提 この記事はDeepLearning論文紹介 Advent Calendar 2017 - Adventarの12月10日の記事です。Advent Calendarで記事を書くのは初めてですが、頑張ります。理解が足りなくて非常にわかりづらい記事になっていると思いますので、今後もちょくちょく修正が入…
導入 2017年10月12日(現地時間)に、MicrosoftとAWSがGluonというDeep Learningのライブラリを公開しました。 www.itmedia.co.jpGluonとは、自然界の基本的な相互作用の一つ「強い相互作用」を伝える素粒子のことです。glue(のり)にちなんでのりのように…
はじめて外部勉強会なるもので発表をしました。 tfug-tokyo.connpass.com今回の論文のテーマはDeep Learning + 自然言語処理系で、私は全然キャッチアップしてなかったところだったので、勉強(炎上ラーニング)を兼ねて申し込んでみました。私が選んだ論文…
導入 前回までで、画像データに関してDeep Learningを試してきました。画像データは、各データが独立と期待されるようなタイプのデータです。しかしながら、Deep Learningはこのような各データが独立であるような場合だけでしかできないというわけではありま…
(注)中身はまだ非公開 導入 最近、日本に危機が迫っています。 そう、ヒアリです。ヒアリは在来種と違った繁殖方法を持ち、毒性もあるので、あれよあれよという間に我々の周りに広がっていく可能性もあります。その場合、ヒアリをきちんと見分けられないと…
導入 前回は人工データを用いたネットワーク構築について紹介しました。 tekenuko.hatenablog.com 今回は、異なるデータ(MNIST)に対してモデルを作成してみます。 MNIST MNISTとは、「Mixed National Institute of Standards and Technology database」の…
導入 前回はKerasを導入しました。 tekenuko.hatenablog.com今回は、実際にネットワークを組んで学習をさせてみようと思います。簡単すぎるような気がしますが一歩ずつ…。 データセット 人工的に乱数を振って作成したものを用います。 import numpy as np # …
導入 年齢を重ねるにつれて、能力が落ちてきて危機感を感じています。こまめに努力しようと思います。最近、Deep Learningを使うふりをしていて、申し訳程度にChainerを使っています。Chainerも書きやすいのですが、日本人ユーザがメインなので、Tensorflow…