【いつの間にか進化してた！】TensorFlowのKerasの様々な使い方 - HELLO CYBERNETICS
はじめに これまで通りの使い方 Kerasと言えばコレ：Sequential 少し発展版：Modelによるfunctional API Eagerの登場によって…！ Pythonのclassとしての作り方 Eagerモードとしての書き方 確率的なニューラルネットワーク はじめに 最近機械学習から離れ気味ですが、何やらTensorFlowのDocumentを覗いたらTensorFlow内部のKerasがすごくいろいろな使い方できることに気が付きました。 （ちなみに、TensorFlowとは別の（いろいろなフレームワークをバックエンドにできる）Kerasの方はどうなっているのか知らないので申し訳ありません。） ということでそれを簡単にまとめておきたいと思います。本当に簡単に。 これまで通りの使い方 Kerasと言えばコレ：Sequential 最もよく知られている使い方ですね。 model=t
【ディープラーニングフレームワーク】Chainer, Keras, TensorFlow, Pytorch 【更新2018/11/11】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに Chainer 利点欠点 感想 誰にオススメか TensorFlow 利点欠点 感想 誰にオススメか Keras 利点欠点 感想 誰にオススメか Pytorch なぜPytorchを選んだか Pytorchがfast.aiとその受講生にもたらす利点 誰にオススメか（使ったこと無いので偏見） フレームワーク検索ボリューム（一新しました） Define by Runで有名なChainerとPyTorch比較 比較範囲：日本 比較範囲：全世界 Chainer、PyTorch、TensorFlow、Kerasの比較 比較範囲：日本 比較範囲：世界 はじめに この記事を公開してから1年以上の月日が経っていました。 Google検索で、「TensorFlow PyTorch」という検索ワードを入れるとそれなりの上位にこの記事が表示されていたので、あまりに情報が古いということで更新することにい
ディープラーニングの応用のための具体的方針まとめ - HELLO CYBERNETICS
はじめに 目標の設定と指標の決定 目標の設定 指標の決定 評価指標に対する最低限の知識 機械学習における知識（補足） ニューラルネットワークの学習 最初に使うニューラルネットワーク 時間的にも空間的にも独立である複数の特徴量を持つデータ 空間の局所的な構造に意味のある多次元配列データ（例えば画像） 時間的な変動に意味のあるデータ（例えば音声、自然言語） ニューラルネットワークの細かい設定 ユニットの数と層の数 正則化 活性化関数 ドロップアウト バッチ正規化 学習の早期終了 性能が出ない場合 データの追加収集 ニューラルネットの設定をいじる 用いるニューラルネット自体を変更する 新たなニューラルネットワークの考案 コードを書くにあたって データ成形 結果を記録するコード フレームワークの利用 フレームワークの選択 ChainerとPyTorch TensorFlow Keras 最後に は
【API,サンプルコード,使い方】TensorFlowの参考リンク、記事まとめ - HELLO CYBERNETICS
はじめに 記事まとめ TensorFlow1.2.0の変更点 IntelによるCPUの最適化 Building and Installing TensorFlow with CPU Optimizations LearningTensorFlow.com Jupyter Notebookで書かれたチュートリアル いろんなチュートリアルやモデルのまとめ Machine Learning with Tensorflowのサポートサイト TensorFlowを使ったディープラーニングの解説動画 ディープラーニング以外の実装 TensorFlowのHigh-Level API集 tflearn TensorFlow-Slim Keras Sonnet tensorpack 所感 TensorFlow強すぎ 脅威のライブラリ達 Jupyter Notebookは素晴らしい はじめに 最近はChain
ささっと使ってみたい人にオススメ、深層学習ライブラリ「Keras」 - HELLO CYBERNETICS
Kerasとは？ TensorFlowを使うのと何が違うのか インストールの方法 TensorFlowの場合 Theanoの場合 Chainerに比べたアドバンテージ Kerasは最初の一歩にオススメ Kerasとは？ 深層学習ライブラリのTensorFlowとTheanoに対応したラッパー。 簡単に言えば、TensorFlowやTheanoをブラックボックスにしたままその機能を使うことができる上級言語です。 公開されてから続々の記事が出てますが、我慢して日本人の維持でChainerをやってきた私も、ついにKerasを少し触ってみました。 ちなみに最近このツイートが話題で、頭を鈍器で殴られた気持ちでした。 blog.livedoor.jp TensorFlowを使うのと何が違うのか TensorFlowは、たしかにニューラルネットワークを記述すること優れたライブラリではありますが、他のこと
フーリエ解析の基本 - HELLO CYBERNETICS
はじめに フーリエ解析とは フーリエ級数展開 フーリエ変換 フーリエ解析の心 フーリエ級数展開を考える理由 微分が簡単になる 微分方程式への応用 線形システム論 フーリエ解析の応用 線形システム解析 信号処理 制御工学 スペクトル解析 パワースペクトル 発展トピック はじめに フーリエ解析とは フーリエ解析は現代科学での重要な解析手法になっており、その基本はフーリエ級数展開やフーリエ積分（フーリエ変換）などに基づいています。この2つに関してはフーリエ級数展開がまず研究され、その後発展形としてフーリエ変換が導出されることとなりました。 フーリエ級数展開とフーリエ積分の数学的な性質には当前差異がありますが（この差異によって数学的には興味深い研究が進みました）、元々どういう理由で生まれてきたのかという人間の要望に関しては共通する部分があります。 まずは是非フーリエ級数展開を用いようという心を理解
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