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概要 Kaggle のある練習用のコンペティションで大量の犬と猫の写真を入手できたので、これらを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に学習させ、ウェブサービスにしました。利用者は、自分の好きな写真をアップロードして、そこに犬または猫のどちらが写っているのか判定させることができます。気軽に遊んでみてください。 こちら↓ Recognize Dogs and Cats ソースコード(GitHub) 解説 使用した CNN は以下のようなものです。Keras で記述してあります。この記事のモデルをそのまま使わせていただきました。 from keras.models import Sequential from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D from keras.layers import Activation, Dropout

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MNIST のデータを使って Ruby で手書き数字を認識する 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 は deep learning の入門書として、素晴らしい本です。 Python で書かれた多数の例題を通じて、具体的に deep learning の仕組みについて学んでいくことができます。 ただ、私はふだん、Ruby でプログラムを書くことが多いので、Ruby でニューラルネットワークを実装してみたら、どうなるか興味がありました。 「3章　ニューラルネットワーク」のある例題を Ruby に書き直してみました。 使い方は、Github レポジトリの README.md を参照してください。 NMatrix という行列のライブラリを使っているだけで、他には特別なニューラルネットワーク用のライブラリは使用していません。そのため、ソースコ

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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 Coursera は無料で大学レベルの教育が受けられるオンラインサービス。その中でも特に評判のよい Machine Learning コース をこのたび修了しました。一言でいうと、非常によかったです！これから本格的に機械学習を学ぼうとする人には本当におすすめ。 対象読者と私のバックグラウンド この記事の対象読者は、「数学にはあまり自信がないけど、プログラミングはそこそこできる」という人たちとします。まさにそれが私そのものですので。 私は20数年前に卒業した大学では、経済学とそれに必要な解析学・線形代数・統計学を学びました（そしてほ

動機 前回「Ruby でニューラルネットワーク」では、MNIST のデータを使って、数字認識ができるニューラルネットワークを構築しました。元ネタは、名著「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」です。 ただ、数字の認識を行えるとはいっても、訓練用のデータもテスト用のデータも MNIST から与えられたものにすぎません。自分で実際に手書きの数字を描いてみたらどうなるのだろう？という興味から、ウェブ上で、実際に数値を手書きして、そのまま数字認識が試せるようなものを作ってみました。 Digit Recognition ソースコード(GitHub) 手書き数値の右隣の "3: 99.6%" みたいなところは、たとえば「『3』である確率は 99.6%」ということを意味します。確率の一番高い数字を認識結果としています。 コード解説 neuralne