ディープラーニングについて学ぶならこの2冊を読むしかない｜加藤貞顕
年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など
ご注文はDeep Learningですか？ - kivantium活動日記
先日Deep Learningでラブライブ！キャラを識別するという記事が話題になっていました。この記事で紹介されている SIG2D 2014を知り合いから貸してもらったので参考にしながら、ご注文は機械学習ですか？のDeep Learning版を作ってみました。 Caffeなど必要なソフトのインストール Ubuntu 14.04の場合は過去記事を参照してください。これ以外にもpython-opencvなどを使いますが、依存関係の全ては把握できていないのでエラーが出たら適宜インストールしてください。 データの準備 Deep Learningでは大量の学習データが必要になると言われているので、まずは大量のデータを用意します。参考記事では6000枚のラブライブ画像を使ったということなので対抗して12000枚以上のごちうさ画像を用意したいと思います。それだけのデータを手動で分類するとそれだけで時間が
Deep Learning を実装する
2. 目次 • Deep Learning とは" – 機械学習について" – 従来の NN とのちがい" – Deep Learning のブレイクスルー" • dA (Denoising Autoencoders) をうごかす" – 数理モデルの解説" – Python で実装する前準備" – コードレビュー" – 実行結果" • RBM (Restricted Boltzmann Machines) をうごかす" – 数理モデルの解説" – 実行結果" • まとめ 4. Deep Learning とは • 入力信号からより抽象的な概念を学ぶ・特徴を抽出する 機械学習の手法の集合です " “ニューラルネットとどう違うの？”! • ニューラルネットを多層にしたんです " “従来のニューラルネットワークと何が違うの？”! • ひとつひとつのレイヤー間でパラ
はじめるDeep learning - Qiita
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、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
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Pythonとdeep learningで手書き文字認識
