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TensorBoard: Embedding Visualization
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TensorFlowのEstimatorsチュートリアルを日本語で【といっても翻訳してません】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに Estimatorのチュートリアルをなぞる データの読み込み 下準備 モデルの構築 モデルの学習 モデルの評価 学習済モデルを用いた予測 TensorBoard おわりに はじめに TensorFlowのEstimatorに関するチュートリアルは、既に公式のGet Startedに挙がっております。 しかし、なんというか、機能がてんこ盛り故に触りづらい雰囲気が出てしまっています。 きっと初心者にとって見たいチュートリアルというのは、KerasやPyTorchなどがそうであるように、 Numpyのデータをどうやって渡していけば良いのかという点にあるように思います。 Estimatorのチュートリアルをなぞる ここでは公式のGet Started Get Started with Graph Execution | TensorFlow をなぞって行きます。ただ、ここのコードの通
TensorFlowによるDeep Learningでのアイドル顔識別モデルの性能評価と実験 その2 - すぎゃーんメモ
以前に試した、アイドル顔識別の性能評価。 memo.sugyan.com それから半年以上も経ってデータ数も増えたし ちょっと確かめたいこともあったので、再び試してみた。 新データセット 前回は 40人×180件 で 計7,200件 を用意したけど、今回はもう少し多めにデータが集まっていたので(卒業などでもうアイドルではなくなってしまった子も居るけど…)、今回は 120人×200件 で 計24,000件 を抽出してデータセットを作成した。 実際にラベル付けしたデータから抽出してみると、元が同じ画像なのに加工や顔検出器のブレなどで別の顔画像として登録されてしまっているもの、明らかに同じ日・同じ場所で連写していて「ほぼ同じ顔画像」と思われるもの などの重複が結構あることに気付いて、頑張って出来る限り排除した。 前回もある程度は人力でチェックしていたけど、今回は学習済みモデルに食わせた中間層出力
TensorFlowチュートリアル - 画像認識（翻訳） - Qiita
TensorFlow のチュートリアル（Image Recognition） https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/image_recognition の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 我々の脳は視覚を簡単に作るように思えます。人は、ライオンとジャガーを見分け、サインを読み取り、人間の顔を認識することに努力を必要としません。しかし、実際には、これらはコンピュータで解決することが難しい問題です。それが簡単に思えるのは、ただ、我々の脳が、画像を理解することに非常に優れているからです。 ここ数年、機械学習の分野では、これらの困難な問題に対処することに驚異的な進歩を遂げています。特に、深い畳み込みニューラルネットワークと呼ばれる種類のモデルが、難しい視覚認識タスクにおいて、そこそこのパフォーマンス、ある
TensorFlowチュートリアル - MNISTデータ・ダウンロード（翻訳） - Qiita
input_data.py ファイルの、 maybe_download() 関数は、これらのファイルが訓練のためのローカル・データ・フォルダにダウンロードされていることを保証します。 フォルダ名は fully_connected_feed.py ファイルの先頭にフラグ変数で指定されており、必要に応じて変更することができます。 解凍とリシェイプ ファイル自体は、標準的な画像形式ではなく、 input_data.py で extract_images() と extract_labels() 関数により手動で（ウェブサイトの指示に従い）解凍されます。 画像データは、 [画像インデックス, ピクセル・インデックス] の2Dテンソルに抽出されます。ここで、各要素はインデックスが示す画像内のピクセルの輝度の値であり、 [0, 255] から [-0.5, 0.5] に再スケールされています。「画像イ
TensorFlowチュートリアル - 偏微分方程式（翻訳） - Qiita
TensorFlowのチュートリアル（Partial Differential Equations） https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/pdes/index.html#partial-differential-equations の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 TensorFlowは機械学習のためだけのものではありません。ここでは、TensorFlowを使用して偏微分方程式の挙動をシミュレートする（やや単調な）例を示します。正方形の池の表面にいくつかの雨滴が落ちる様子をシミュレートします。 注：このチュートリアルは、本来 IPython notebook のために準備しました。 基本設定 いくつかの import が必要です。 #Import libraries for simulatio
TensorFlowチュートリアル - マンデルブロ集合（翻訳） - Qiita
TensorFlowのチュートリアル（Mandelbrot Set） https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mandelbrot/index.html#mandelbrot-set の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 マンデルブロ集合の可視化は、機械学習ではありませんが、一般的な数学のためにTensorFlowを使用する方法の楽しい例です。これは実際には視覚化のかなり単純な実装ですが、要点を押さえています。 （後に、もっと本当に美しい画像を生成するために、以下より精巧な実装を提供することになるかもしれません。） 注：このチュートリアルは、本来 IPython notebook のために準備しました。 基本設定 始めにいくつかの import が必要です。 # Import libraries fo
TensorFlowチュートリアル - シーケンス変換モデル（翻訳） - Qiita
TensorFlow のチュートリアル（Sequence-to-Sequence Models） https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/seq2seq/index.html#sequence-to-sequence-models の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 リカレント・ニューラルネットワークは、RNN のチュートリアルで説明したように（読んでいない場合は、進む前に読んでください）、言語のモデル化を学習することができます。これは興味深い問題を提起します：何らかの入力で発生する言葉を条件に、意味のある応答を生成することができるか？たとえば、英語からフランス語に翻訳するためにニューラルネットワークを訓練することができるか？答えはイエスであることが判明しました。 このチュートリアルでは、このような
TensorFlowチュートリアル - リカレント・ニューラルネットワーク（翻訳） - Qiita
データのダウンロードと準備 このチュートリアルに必要なデータは、Tomas Mikolov の Web ページの PTB データセットの data/ ディレクトリにあります： http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz データセットはすでに前処理され、文末マーカーと、レアな単語のための特殊記号（<unk>）を含む、全部で10000語の異なる単語が含まれています。ニューラルネットワークでの処理を容易にするため、reader.py でそれらの単語すべてを、一意の整数の識別子に変換します。 モデル LSTM モデルの中心部は LSTM セルで構成されます。LSTM セルは、一度に１つの単語を処理し、文のありうる継続の確率を計算します。ネットワークのメモリ状態をゼロ・ベクトルで初期化し、各単語を読み込んで、メモリ状態を更新
TensorFlowチュートリアル - 単語のベクトル表現（翻訳） - Qiita
TensorFlowのチュートリアル（Vector Representations of Words） https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/word2vec/index.html の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 このチュートリアルでは、Mikolov et al. の word2vec モデルを見ていきます。このモデルは、「単語埋め込み」と呼ばれる単語のベクトル表現の学習に使用されます。 ハイライト このチュートリアルは、 TensorFlow で word2vec モデルを構築する、興味深く、実質的な部分を強調することを目的としています。 単語をベクトル表現する動機を説明することから始めます モデルの背後にある直感と、モデルが（良い物差しとして数学を派手に使うことにより）訓練される方法を見
TensorFlowチュートリアル - 畳み込みニューラルネットワーク（翻訳） - Qiita
TensorFlow のチュートリアル（Convolutional Neural Networks） http://www.tensorflow.org/tutorials/deep_cnn/index.html#convolutional-neural-networks の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 注：このチュートリアルは TensorFlow の上級ユーザーを対象としており、機械学習の専門知識と経験を前提としています。 概説 CIFAR-10 分類は、機械学習における一般的なベンチマーク問題です。問題は、RGB 32×32 ピクセルの画像を10カテゴリーに分類するものです：飛行機、自動車、鳥、猫、鹿、犬、カエル、馬、船、およびトラック 詳細については CIFAR-10ページ と Alex Krizhevsky による技術レポートを参照してください。 目
TensorFlowチュートリアル - TensorFlowメカニクス101（翻訳） - Qiita
TensorFlow のチュートリアル（TensorFlow Mechanics 101） https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/tf/index.html#tensorflow-mechanics-101 の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 コード： tensorflow/examples/tutorials/mnist/ このチュートリアルの目標は、（古典的）MNIST データ・セットを使用して手書き数字を分類するためのシンプルなフィードフォワード・ニューラルネットワークを訓練・評価するために TensorFlow を使用する方法を示すことです。このチュートリアルの対象読者は、TensorFlow を使用することに関心のある、機械学習の経験があるユーザーです。 これらのチュートリア
TensorFlowチュートリアル - 熟練者のためのディープMNIST（翻訳） - Qiita
TensorFlowのチュートリアル（Deep MNIST for Experts） http://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 TensorFlowは大規模な数値計算を行うための強力なライブラリです。TensorFlowが優れているタスクの１つは、ディープ・ニューラルネットワークを実装し、訓練することです。このチュートリアルでは、深い畳み込みMNIST分類器を構築しながら、TensorFlowモデルの基本的なビルディング・ブロックを学びます。 このチュートリアルは、ニューラルネットワークとMNISTデータセットに精通していることを前提とします。それらのバックグラウンドを持っていない場合は、初心者のためのチュート
TensorFlowチュートリアル - ML初心者のためのMNIST（翻訳） - Qiita
TensorFlowのチュートリアル（MNIST For ML Beginners） https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/beginners の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 このチュートリアルは、機械学習と TensorFlow に不慣れな読者を対象とします。MNIST が何であるか、ソフトマックス（多項ロジスティック）回帰が何であるかを知っている場合は、よりテンポの速いチュートリアルを好むかもしれません。チュートリアルを開始する前にTensorFlow をインストールしてください。 プログラミングを学ぶとき、最初に「Hello World.」をプリントするという伝統があります。 プログラミングには Hello World があるように、機械学習には MNIST があります。 M
「TensorFlow Tutorialの数学的背景」シリーズの目次 - めもめも
TensorFlowを使って、実際にコードを動かしながら、DeepLearningの仕組みを段階的に学んでいきましょう。 目次 ・No.1 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − MNIST For ML Beginners（その1） 平面上の2種類のデータをロジスティック回帰で直線的に分類するという、機械学習の基礎を説明します。 ・No.2 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − MNIST For ML Beginners（その2） 線形多項分類器とソフトマックス関数で、3種類以上のデータを分類する方法を説明します。 ・No.3 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − TensorFlow Mechanics 101（その1） No.1で説明した問題に対して、もっとも単純なニューラルネットワークを適用して、複雑な境界を持つ分類を実現します
TensorFlowによる機械学習解説シリーズ -その1 TensorFlowの始め方-
コンピュータ囲碁プログラム「AlphaGo」が韓国のプロ棋士に4勝1敗で勝ち越したことで、最近ではよく「機械学習」という言葉を耳にする機会が増えたように思えます。 そのせいか、私自身も「機械学習」には少なからず興味が湧いている今日このごろ。 しかし、「機械学習」と聞くと、 専門的な知識が必要 大学や研究機関でしっかりと学んだ人がやるモノ という印象があり、専門的な知識もない文系プログラマーな私には最初の一歩がどうしても踏み出せませんでした。 この「TensorFlowによる機械学習解説」シリーズでは、そんな最初の一歩を踏み出せない人のために、機械学習をやったとこのない人でも理解出来る内容で、TensorFlowのインストールから公開されているチュートリアルを実践、勉強しつつ解説をできる限りしていきたいと思います。 第一回目である今回は、TensorFlowのインストールから簡単な動作確認ま
Google Cloud Machine Learning : 入門編 (1) – OpenAI API / Gemini API | ClassCat® Chatbot
Google Cloud Machine Learning がパブリック・ベータになった旨のお知らせを頂きましたのでさっそく試してみました。サービスの概要は以下に記されています : Google Cloud Big Data and Machine Learning Blog 要約すれば、Google Cloud Machine Learning は GCP (Google Cloud Platform) と統合され、Google Cloud Dataflow、BigQuery、Cloud Storage そして Cloud Datalab のようなクラウド・コンピューティング・ツールと TensorFlow に渡るリッチな環境をスケールして作成可能なフルマネージドサービスになります。 また、新しい特徴として HyperTune があります。これは自動的に予測精度を改善します。モデルのため
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