Hello Autoencoder — KiyuHub
Hello Autoencoder 最近，身内でDeep Learningを題材に含んだ勉強会を行なっている． メインは専門である自然言語処理まわりだが， とりあえず実装(というよりnumpy)の導入になる上，結果を視覚化できることから， 画像データを利用したAutoencoderの実装について取り扱った． 軽い説明と共にコードと，色々な結果を Autoencoder Autoencoderとは,Neural Networkの特殊系で，基本的には 入力層と出力層のユニット数が同じである． 教師信号として入力そのものを与える． という特徴を持つ． 入力と出力が共に4次元で，隠れ層が2次元なAutoencoderの図 Autoencoderは，入力の情報をを一度隠れ層の空間に写像(encode) したあと， 元の信号を復元(decode)するようなパラメータを学習する． 図のように，もしも隠れ
楽しいAutoEncoderと学習の世界 - Stimulator
今回はAutoEncoderについて書きます。以前ほんのちょっとだけ紹介しましたが、少し詳しい話を研究の進捗としてまとめたいと思います。(AdventCalendarに向けて数式を入れる練習がてら) まず、AutoEncoderが今注目されている理由はDeepLearningにあると言っても過言ではないでしょう。DeepLearningは様々なコンペディション、例えば、ILSVRC2012(画像認識のコンテスト)や化合物の活性予測で、従来の手法を抑えとてつもない成績を収めて注目を浴びました。今年のILSVRC2013ではその殆どがDeepLearningを取り入れているほどです。さらには、「一般紙であるNewYorkTimesにまで記事が掲載」「第一人者であるHinton先生を学生ごとかのGoogleが買収」「BaiduがシリコンバレーにDeep learningの研究所を作る」等学習界隈
玉木先生によるUdemyの講座「ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1」 | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
Tweet オンライン講義サイト「Udemy」に、私もいつもお世話になっている広島大学の玉木先生の講義「「ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1」が公開されているのでご紹介します。 以下のリンクから、本講義のサイトに飛べます。 「ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1」 この講義は、教科書「Computer Vision: Models, Learning, and Inference」に沿って、主にベイズ推定モデルと(確率的)グラフィカルモデルによる機械学習パターン認識の手法の基礎~標準を、コンピュータビジョン分野での応用向けにマスターするための講義です。講義名に「基礎１」とついているように、講義の対象受講者は、大学でコンピュータサイエンスを専門とする学生のB4~M1を対象としていると考えていいと思います。もちろん、コンピュータビジョンを学生さんで
PRML ガール 〜とある文芸部の統計女子〜 - 木曜不足
これは「PRMLガール 〜 文芸部のマネージャーが「パターン認識と機械学習」を読んだら 〜」の幕間的なお話です。 未読の方は先にそちらをどうぞ。 PRMLガール 〜 文芸部のマネージャーが「パターン認識と機械学習」を読んだら 〜 - 木曜不足 「先輩、先輩。我らが PRML ガールの評判聞きました？」 「聞いてない」 「やっぱり気になりますよねえ。ねえ？」 「僕は別に」 「……」 「……わかったわかった。どんな評判なの？」 「評判というか苦情ですかね。『 PRML ガール言うくせに PRML 関係ないやん！』みたいな」 「まあ、情報量とエントロピーの話しかしてないし」 「『あとがきがわりの AC ガール』（暗黒通信団刊行の書籍『PRML ガール』に収録）に至っては選択公理ですからねえ。そんな評判を跳ね返すためには、紛れもなく PRML ってテーマをここらで一発取り扱っておくべきなんじゃない
4月入社の新人ITエンジニアがGWに読んどくとよさげな良書11選 - paiza times
Photo by aimee rivers こんにちは。谷口です。 4月にから新人ITエンジニアになられた皆さん、研修やお仕事はいかがでしょうか？ 今回は、新人ITエンジニアの皆さんがこのGWに読むのにお勧めな書籍を11冊ご紹介いたします。よかったらGWのまとまった時間や帰省のお供として読んでみてくださいね！連休明けからの業務や今後の開発に役立ちますよ！ ■GitHubについて ◆1.Web制作者のためのGitHubの教科書 Web制作者のためのGitHubの教科書 チームの効率を最大化する共同開発ツール 作者: 塩谷啓,紫竹佑騎,原一成,平木聡出版社/メーカー: インプレス発売日: 2014/10/24メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (3件) を見る最近、特にWebサービスやアプリ開発をしている企業では、多くがユーザーの反応を見て機能追加やバグ改修を行うといったス
【連載第1回】ニューラルネットの歩んだ道、ディープラーニングの登場で全てが変わった - 日経BigData
ディープラーニングのビジネスへの活用の可能性を探る。初回はディープラーニングの登場がどんな意味で大事件だったのかを解説する。 機械学習、ニューラルネット、ディープラーニングといった言葉の意味を整理することから始めよう。機械学習は人工知能の一分野で、データの背景にある傾向や法則を探り、現象の解析や予測をすることを目標としている。人間がルールを明示的に与えるのではなく、データから機械自身に法則を学習させるのが特徴だ。ルールで記述しきれない複雑な現象や、季節や時間などで傾向が変わる現象の解析に強みを発揮する。 ニューラルネットは機械学習で扱われる計算アルゴリズムの1つである。脳を模倣したモデルで、入力層、隠れ層、出力層の3種類の層から成る。入力に対して単純な変換を何回も繰り返し、予測結果などを出力する構造をしている。 深い構造、すなわち隠れ層を何層も重ねる構造がニューラルネットの精度向上の鍵とな
100の力で仕事をするな（特に新人は）
早いもので、もう来週からゴールデンウィークが始まります。すると、ボチボチ五月病に罹る人や早速燃え尽きてしまう人なんかも出てくる頃です。 サボリーマンとしてエッチラオッチラ渡世してきた私ですが、ロクでもないサボリーマン人生で得た教訓があります。それは、「100の力で仕事をするな」という事です。 人間誰しも、常に実力の100%を発揮し続けられるものではありません。瞬間風速で100%あるいは120%くらいの実力を発揮できる事があっても、ずっとその出力を続けていたら自分が潰れます。 特に新入社員の人には、「早く上司や先輩に認められたい」と、無理を重ねて高出力を続けようとする人がいます。 「やめときなさい」と、私は冷たく諭します。 では、何故100の力を出してはいけないのか。 デキる社員もデキない社員も給料は同じこの不景気の日本において、成果主義で給料が上がるなんて事はありません。特に、新人の内なん
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