pytorch超入門 - Qiita
どうも。GIBの宮本です。 公式ドキュメントベースで調べました。 chainerにかなり近い構文になってますが、少し違いがある関数もあるので注意が必要です。 facebookやニューヨーク大学が主導してるイメージの深層学習フレームワーク。 chainerからforkされたらしい。torch7もfacebookやニューヨーク大学が主導してるイメージ。 torch7はluaで且つ抽象化があまりされてないので関数がむき出し。 pytorchはかなり抽象化されておりコーディング量が減る。 2017年３月時点のデベロッパー コミッターさんのブログ Adam Paszkeさん http://apaszke.github.io/posts.html Soumith Chintala http://soumith.ch/ 盛り上がり具合 2017年３月時点。一概にgitのグラフで盛り上がり具合が測れるかは
数学の苦手なバイオの学生がCourseraの機械学習コースを修了して気づいたこと - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 機械学習を学ぶのに最も適した教材と言われる、Machine Learning | Coursera を受講し終わりました！ 「機械学習に興味はあるけど、何から始めたらいいかわからない」 「Courseraはいいって聞くけど、難くて挫折する気がする」 「機械学習やるなら、PRMLがいいって聞いたけど」 という人は多いと思います。私も同じように思っていました。Courseraの機械学習コースを始めたのはなんとなくですが、修了してみて、やって本当に良かったと思います。機械学習は面白いし夢があるので、ちょっとでも興味がある人の背中を押したいと思
Scikit learnより SVMで手書き数字の認識 - Qiita
Scikit learnのチュートリアルを参考にしながら、SVMを使った手書き文字の認識と結果の可視化をPythonで実装してみた。 使用するデータ Scikit learn のライブラリに含まれているdigitsデータを使う。中身を見ると、64(=8x8)ピクセル、グレイスケールの手書き数字の画像データ、1797個分が行列形式で準備されている。これをSVMを使って多クラス分類する。 # Load example data from sklearn import datasets digits = datasets.load_digits() # データフォーマットの確認 print(digits.data) print(digits.data.shape) n_samples = len(digits.data) # データ数 print(n_samples) # 画像にして出力 imp
chainerでニューラルネットを学んでみるよ(chainerでニューラルネット2) - 人工言語処理入門
前回の記事ではchainerのインストールからサンプルコードを使って画像識別問題を解くところまでやりました。 hi-king.hatenablog.com 今回の記事では回帰・分類問題用のシンプルなニューラルネットの作り方をやろうと思います。andとxorの論理式を学習させます。chainerでの実装の学習と、あとニューラルネットの教育目的に使いやすいなーと思ったので。2層のニューラルネットまで段階をふんで解説してるんですが、プログラム読むほうが得意、って方は一番最後のコードを先に読んだほうがわかりやすいかもしれません。 追記(7/13)型チェック chainer1.1.0から型チェックが入ったので(https://github.com/pfnet/chainer/pull/95)、識別にはfloat32を入力してint32を出力、回帰にはfloat32を入力してfloat32を出力、とい
TensorFlow : ML 初心者向けの MNIST （コード解説） – ClassCat® AI Research
データセットはまた、どの数字かを教えてくれる各画像へのラベルを含みます。例えば、上の画像へのラベルは 5, 0, 4 そして 1 です。 このチュートリアルでは、画像を見てどの数字であるか予測できるようにモデルを訓練していきます。我々の目的は TensorFlow の利用に足を踏み入れることですので、非常に簡単なモデルから始めます、これは Softmax 回帰と呼ばれます。 このチュートリアルのコードは非常に短く、全ての興味深いことはわずか３行の内に発生します。しかし背後のアイデアを理解することは非常に重要です : どのように TensorFlow が動作するか、そして機械学習の中心的な概念です。それ故に注意深くコードに取り組んでいきましょう。 MNIST データ 【補遺】MNIST データの扱いについては、先に TensorFlow : MNIST データ・ダウンロード (コード解説)
こんな私でもニューラルネットワークをスクラッチで実装できました(30歳 男性） - seri::diary
この記事はトレタ Advent Calendar 2016の22日目です。 21日目はswdhの ActiveRecordオブジェクトを関連ごとシリアライズしてデシリアライズするでした。 スナップショット的にその時点のモデルを関連モデル含めて保存したい、っていう要望はBtoBやってると結構遭遇しますね。テーブルをちゃんと正規化すればするほど難しくなるやつなのでgem化されてるとありがたいです。 さて、この記事ではゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読んでpythonに入門するところから初めてニューラルネットワークを実際に実装して見た所感を記述します。平たく言えば読書感想文です。 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 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2
『ゼロから作る Deep Learning』を読んだ - present
AlphaGo が碁の元世界王者イ・セドル氏に勝利したり、 IBM のワトソンが難症例患者の正しい病名を見抜いたり、 Google 翻訳がニューラルネットワーク版に切り替わって翻訳精度が劇的に向上したりと、AI が急激に身近になった昨今。 今さらながら AI、とりわけ Deep Learning について知っておきたいと思って購入。 今年買った技術書で一番勉強になった。 Deep Learning を扱った本は雨後のタケノコのようにたくさん出版されたけど、書店でパラパラっと眺めて、難しい数式に拒否反応が出て棚に戻すものが殆どだった。高度なコンピュータサイエンスを学んでいないこの身がツライ。 その点、本書は Python のコードが中心だったので心理的障壁が低かった。 そんな本書でも数式は避けられないので当然出てくるが、計算グラフを使った解説のおかげで、自分みたいな数式アレルギーでもなんとか
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
Theano で Deep Learning <3> : 畳み込みニューラルネットワーク - StatsFragments
Python Theano を使って Deep Learning の理論とアルゴリズムを学ぶ会、第三回。今回で教師あり学習の部分はひと段落。 目次 DeepLearning 0.1 について、対応する記事のリンクを記載。 第一回 MNIST データをロジスティック回帰で判別する 英 第二回 多層パーセプトロン 英 第三回 畳み込みニューラルネットワーク (今回) 英 第四回 Denoising オートエンコーダ 英 第五回 多層 Denoising オートエンコーダ 英 第六回の準備1 networkx でマルコフ確率場 / 確率伝搬法を実装する - 第六回の準備2 ホップフィールドネットワーク - 第六回 制約付きボルツマンマシン 英 Deep Belief Networks 英 Hybrid Monte-Carlo Sampling 英 Recurrent Neural Network
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