ディープラーニング入門のための入門 その1 - studylog/北の雲
このシリーズは何なのか ディープラーニングとやらに興味あるけど何から手を付けていいかわからない そもそも機械学習って何なのかわからない 数式読めない 微分積分わからない 高校卒業してから数学を学んだ事が無い chainerのサンプルを試してみたけれど中身のコードはさっぱりわからない 英語わからないのでchainerのドキュメント読めない という人向けのchainerを使ったディープラーニング入門するための入門といった位置づけです。 書いている人も似たようなレベルです。微分や積分やデルタ記号を見ると頭痛がします。ディープラーニングの数式を一行も理解できません。今英検2級受けたら落ちそうな英語力。アカデミックな情報工学どころか大学は文系でしたしプログラマですらありません。そんな人が書いています。 Mnist(手書き数字を識別する)サンプルを読んで動作が理解できる人や、大学で理系に進んだ人、情報
Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回は、ライブラリ／ツール群の概要説明からです。各ライブラリ／ツールの詳細な使い方や実用上のテクニックは連載第2回以降で解説していきます。ここで挙げるライブラリ／ツール群は「普段、筆者が仕事で使っているもの」という基準で選定されています。そういう意味で全く網羅的ではなく、独断と偏見であることを自覚していますので、ご了承ください。 連載初回である本稿で
TensorFlowのTutrialの解説と機械学習の実験をした。 - のんびりしているエンジニアの日記
今日は様々な箇所で賑わっているTensorFlowを使ってみました。 皆さんこんにちは。 お元気でしょうか。朝弱いと結構困りますよね。 TensorFlowが盛り上がってたのでつい書いてみました。 TensorFlowとは http://tensorflow.org/ http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf （詳細にライブラリのことを知りたい人はこちらのpdfへどうぞ） TensorFlowはGoogleが開発したデータフローグラフを使用した数値計算ライブラリです。 グラフの各ノードは数値計算のオペレータを示し、エッジはデータの配列を示す。 desktopやserverなどでのCPU,GPU演算をシンプルなAPIで実現することが可能です。 開発者は、GoogleのBrain Teamの研究者、エンジニアです。目的は、機
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
はじめるDeep learning - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを
【ディープラーニング】AlchemyVisionの画像タグ付けAPIで動物画像をひたすらタグ付けするbotを作りました - 歩いたら休め
タイトルの【ディープラーニング】はちょっと釣りくさいですが; AlchemyVisionという、画像解析やテキスト解析にDeep Learningを利用できるAPIが話題になっています。 機械学習系サービスの簡単な紹介記事を書きました。深い話はおいおい。 AlchemyAPIのAlchemyVisionを使ってみる http://t.co/nxbUY7b7h3 #techsketch — Jun Saeki (@sobeit) June 23, 2014 AlchemyAPIは米国のコロラド州デンバー発の人工知能系の技術を応用した自然言語処理や文書解析のサービスを、主に法人向けに展開している企業です。設立自体は2005年とすでに9年ほど経っていますが、シリーズAのファンドを受けたのは2013年になってからですし、名前を目にするようになったのは最近になってからです。 実際にいろいろな写真をデ
Pylearn2：ディープラーニングに対応したPythonの機械学習ライブラリ
pylearn2はこのスライドで紹介されていたライブラリ↓ Linuxでのインストール手順はQiitaのこの記事が詳しい↓ http://qiita.com/mizuki0420@github/items/3f9c97b32e8d6e37abad けど、オイラはWindowsでやってやるんだ。 インストールは結構めんどくさくて、ソースコードはGitから落とし、setup.pyはbuild, installではなくdevelopオプションを使う。 Windows環境でのインストールには、他の依存ライブラリとしてnumpy, scipy, setuptools, matplotlib, dateutil, pyparsing, sixが必要。 ここの記事が詳しかった↓ http://mikemoke.hatenablog.com/entry/2014/03/02/210439 この記事だとTh
実装ディープラーニング
はじパタLT資料です。ディープラーニングのライブラリの使い方が知りたい方は15ページからご覧ください。
Welcome — Theano 0.9.0 documentation
Welcome¶ Theano is a Python library that allows you to define, optimize, and evaluate mathematical expressions involving multi-dimensional arrays efficiently. Theano features: tight integration with NumPy – Use numpy.ndarray in Theano-compiled functions. transparent use of a GPU – Perform data-intensive computations much faster than on a CPU. efficient symbolic differentiation – Theano does your d
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Pythonとdeep learningで手書き文字認識
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