備忘録：R版Kerasで自前のモデルをfine-tuningする方法 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は、別にちょっとした理由があってR版Kerasで自前のDNNモデルをfine-tuningしたいと思ったので、調べて得られた知識をただまとめただけの備忘録です。既にやり方をご存知の方や、興味がないという方はお読みにならなくても大丈夫です。ただし「このやり方間違ってるぞ」「その理解は誤っている」的なご指摘は大歓迎どころか大募集中ですので、コメントなどでご一報ください。 Fine-tuningとは R版Kerasのドキュメントに書いてあること Rコードと実験結果 Fine-tuningとは 前々から雰囲気では理解していたんですが*1、雰囲気しか知らないが故に適切なまとめ方が分からないのでこちらのブログ記事から引用させていただくと、 ファインチューニングとは、学習済みモデルの一部もしくはすべての層の重みを微調整する手法です。転移学習では、学習済みモデルの重みを固定して用いますが、ファイン
RにTensorFlow + Kerasを実装した{keras}パッケージがやって来たので試してみた（追記2件あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
Python側でのTensorFlowの隆盛を他所に、R側では{tensorflow}も使いにくいし*1これはPythonistaに転生しなければならんのかなぁ。。。ということを思っていたら、出ました。あのKerasのRパッケージです。 インストール手順は普通にhttps://rstudio.github.io/keras/に書いてある通り、以下の通りRコンソールから打てばおしまいです。 devtools::install_github("rstudio/keras") library(keras) install_tensorflow() ということで、早速色々試してみようと思います。 3層NNをサクッと試してみる データセットはこちらのXORデータセット（10万サンプル）を使います。 > d <- read.csv('xor_complex_large.txt', header=T,
ディープラーニングに入門するためのリソース集と学習法（2018年版） - Qiita
最近Bitcoinの方が流行っている印象を受けますが，ディープラーニングの勢いは依然強く，Google Trendを見ても未だに検索数は上昇傾向にあるように見えます． 実際体験してみるとわかりますが，ディープラーニングはとんでもなく強力な機械学習の手法で，うまく使いこなせれば強力な武器になります．しかし，「ディープラーニングにはPhDが必要だ」「ディープラーニングは素人には学べない」といった幻想もちらほらあり，興味はあってもなかなかこの世界に飛び込めない人も多いのではないでしょうか？ この記事の目的 この記事では筆者がディープラーニングを学ぶ上で筆者が特に有効だと感じたリソースと，有効な学習法について紹介します．参考までに，筆者はディープラーニングを学び始めてまだ9ヶ月程度ですが，今となっては職場でディープラーニングを教える立場になっています．まだ筆者はディープラーニングに関しては初心者で
東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]
新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ
![東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/78e7c0ea2c263bc676ec2c74bae93e76d7853fd9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180127%2F20180127134253.png)
Python LSTM (Long Short-Term Memory Network) for Stock Predictions
Data Visualization Now let's see what sort of data you have. You want data with various patterns occurring over time. plt.figure(figsize = (18,9)) plt.plot(range(df.shape[0]),(df['Low']+df['High'])/2.0) plt.xticks(range(0,df.shape[0],500),df['Date'].loc[::500],rotation=45) plt.xlabel('Date',fontsize=18) plt.ylabel('Mid Price',fontsize=18) plt.show() This graph already says a lot of things. The spe
Kerasを用いたディープラーニング（LSTM）による株価予測
ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「deepinsider.jp」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 誰でもディープラーニングの時代 昨今、ディープラーニングの話を聞かない日はない。バズワードだった時期はとうに過ぎ、今や、実用化フェーズといっても過言ではない。 しかし、ディープラーニングの原理自体は非常に単純である。本質は、n次元ベクトル空間内の点の集合を、超平面で仕切って見せることである。しかも、計算をやってくれるライブラリが、何種類も公開されている。TensorFlowなどがそうであるが、ここにきて、Kerasというさらにコーディングが簡単なライブラリが発表されており、個人ベースでのディープラーニン
挑戦！ word2vecで自然言語処理（Keras＋TensorFlow使用）
ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「deepinsider.jp」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 ディープラーニングと自然言語処理 画像認識や音声認識の分野では、すでに圧倒的ともいえる成果を誇っているのがディープラーニングである。猫画像識別のニュースに驚かされてからわずか数年のうちに、例えば「GAN（Generative Adversarial Network）」という技術が開発されていて、これを使うと、文字どおり何もないところから写真と見まがう画像を生成することができる。まさに、「十分に進歩した科学は魔法と区別がつかない」。 では、ディープラーニングのもう一方の有力分野である自然言語処理の状況はど
【Day-18】時系列のディープラーニング、RNNのまとめとKeras実装 - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 18日目。 Kerasの使い方を復習したところで、今回は時系列データを取り扱ってみようと思います。 時系列を取り扱うのにもディープラーニングは用いられていて、RNN(Recurrent Neural Net)が主流。 今回は、RNNについて書いた後、Kerasで実際にRNNを実装してみます。 今日の参考書はこの本！ 詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~ 作者:巣籠 悠輔発売日: 2017/05/30メディア: 単行本（ソフトカバー） RNNとは 通常のNeural Networkとの違い 誤差逆伝播法のアルゴリズム 勾配消失の工夫 : LSTMやGRU LSTM GRU 自然言語をにぎわすAttention Model Keras実装 データの変形、入力 学習モデル構築 学習と予測 結果 まとめ RNN
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