【異常検知】深層距離学習で画像の歪みを検出する - Qiita
ディープラーニングを使った画像の異常検知について、研究が盛んに行われています。 工業製品を対象に、正常データのみを使って異常品を検出するアプローチとしては、 今のところ、@daisukelab さんの自己教師あり学習が一番有力です。こちらの研究では、 課題として、一部の画像で精度が伸び悩み、異常クラスのデータの作り方を試行錯誤した とのコメントがありました。 そこで、本稿では、多様な異常画像の自動生成方法について模索してみたいと思います。 ※こちらはPythonデータ分析勉強会＃16の発表資料です。 ※コード全体はこちらに置きました。 結論から 先行研究の自己教師あり学習では、「正常」、「線を描画した異常」の2クラスに対して、本稿では「歪みを加えた異常」を追加して3クラスの深層距離学習（下図参照）で学習させた。 3クラスになったことにより、深層距離学習の最新手法「AdaCos」の使用も可能
深層学習による自然言語処理 - RNN, LSTM, ニューラル機械翻訳の理論
本稿ではニューラルネットワーク，誤差逆伝播法，言語モデル，RNN，LSTM，ニューラル機械翻訳の一連の手法について数理的に解説する． 前編の目次 ニューラルネットワーク 順伝播 (Forwardpropagation) 逆伝播 (Backpropagation) リカレントニューラルネットワーク (RNN) Recurrent Neural Network Language Model (RNNLM) Backpropagation Through Time (BPTT) Long Short-Term Memory (LSTM) Gated Recurrent Unit (GRU) RNN のドロップアウトとバッチ正規化 ニューラル機械翻訳 (NMT) Sequence to Sequence (seq2seq) 注意 (Attention) 双方向エンコーダー・多層LSTM 評価手法
東大松尾研から新たに無償公開されたDeep Learning講座「DL4US」が良い、という話 - Qiita
5/15より東大松尾研究室からDeepLearningエンジニア養成講座「DL4US」の演習コンテンツが無償公開されました。 ※講義パートは公開されていない DL4USコンテンツ公開ページ 私は業務でデータ分析に携わっており、sklern等での機械学習には触れたことがありますが Deep Learningは「いつか勉強しよう...」と思ってできていない状況でした。 ※一度Udemyで講座を受講しましたが、挫折しています。 まだDL4USのLesson0,1をやってみただけですが、非常に良いものだと感じたのでシェアしたいと思います！！ DL4USについて DL4USの紹介記事から本講座の特徴を引用させていただきます。 アプリケーション指向 高度な数学的知識は不要 1人1台独立した仮想GPU環境を用意 実際にモデルを学習させながら技術を習得 コードはすべてKeras （TensorFlow）と
やりたいことリスト - 人工知能に関する断創録
最近はすることリスト（TODO）に追いまくられていて落ち着けなかったので、とりあえず直近でやってみたい・調査してみたいと思ってメモしていたことをまとめてみた。他にもあったかもしれないけどとりあえず！ Deep Learning fast.ai のレクチャービデオを全て見たい fast.aiライブラリ を使ってKaggleを試したい Google Machine Learning Crash Course を受講したい Dive into Deep Learning を読みたい TensorFlow 2.0 を試したい TensorFlow.js でJavaScriptでDeep Learningしてみたい PyTorch-GAN を解読してまとめたい Hyperopt、Optuna、BoTorch などのハイパーパラメータ探索ライブラリを試したい AI Transformation Pla
ニューラルネットにおける変数の初期化について - nykergoto’s blog
最近 keras をつかって色々とやることにはまってます。 tensorflow や chainer と比較して keras だとネットワーク記述から fit までが完結に記述できてとても気に入っています。 そのときにドキュメントや実装を読んだりもしますが、ネットで自分がやりたいタスクで検索をかけて似たようなことをやっている人のコードを参考にしています。 その時、keras レイヤーの重みの初期化の引数に he_normal というのを指定しているのを見かけました。 ドキュメントを参照すればこの関数の定義式自体はわかりましたが、この関数が何をやってるのか、なぜこの関数にするとうれしいのか、平均0分散1のガウス分布ではだめなのか、ということがわからず困ってしまいました。 ニューラルネットワークにおける変数の初期化の方法について全く知らなかったので、ちょうどいい機会とおもい各種論文を読んでみた
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深層強化学習の最前線 - Speaker Deck
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