Fashion-MNIST – OpenAI API / Gemini API | ClassCat® Chatbot
各画像は単一のラベルにマップされます。クラス名はデータセットには含まれませんので、後で画像をプロットするときに使用するためにそれらをここでストアします : class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot'] データを調査する モデルを訓練する前にデータセットのフォーマットを調べてみましょう。以下は訓練セットに 60,000 画像があることを示しており、各画像は 28 x 28 ピクセルとして表わされます : train_images.shape (60000, 28, 28) 同様に、訓練セットに 60,000 ラベルがあります : len(train_labels) 60000 各ラベルは 0 と 9
TensorFlow : ML 初心者向けの MNIST （コード解説） – OpenAI API / Gemini API | ClassCat® Chatbot
TensorFlow : コード解説 : ML 初心者向けの MNIST * 本ページのベースとなっている TensorFlow : Get Started : ML 初心者向けの MNIST は TensorFlow のバージョンアップに伴い、大幅に加筆修正されましたが本ページには反映されておりません。必要ならばリンク先を参照してください。(03/19/2017) * (Obsolete) TensorFlow : Tutorials : ML 初心者向けの MNIST に、数式は排除/コード重視の方針で詳細な解説を加筆したものです。 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 Tensor
テストの実行 - MNIST 画像認識データ セットに取り組む
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 MNIST 画像認識データ セットに取り組む James McCaffrey コード サンプルのダウンロード 機械学習の分野で最も魅力的なトピックの 1 つは、画像認識 (IR) です。IR を用いたシステムの例としては、指紋や網膜による認証を使用するコンピューター ログイン プログラム、指名手配リストに載っている人物を見つけるために搭乗者の顔をスキャンする空港のセキュリティ システムなどが挙げられます。MNIST データ セットは、IR アルゴリズムの実験に使用できるシンプルな画像のコレクションです。今回は、比較的シンプルな C# プログラムを使って MNIST データ セットについて紹介し、IR の考え方
Chainerによる畳み込みニューラルネットワークの実装 - 人工知能に関する断創録
Chainerによる多層パーセプトロンの実装（2015/10/5）のつづき。今回はChainerで畳み込みニューラルネットワーク（CNN:Convolutional Neural Network）を実装した。Theanoによる畳み込みニューラルネットワークの実装 (1)（2015/6/26）で書いたのと同じ構造をChainerで試しただけ。タスクは前回と同じくMNIST。 今回は、MNISTデータの取得や訓練/テストの分割にscikit-learnの関数を使ってみた。 Chainerで畳み込みをするためには、訓練データの画像セットを（ミニバッチサイズ、チャンネル数、高さ、幅）の4次元テンソルに変換する必要がある（ここに書いてある）。今回はチャンネル数が1なので単純にreshapeで変形できる。 3チャンネルのカラー画像だとnumpyのtranspose()で4次元テンソルに変換できるみたい
TensorFlowでのMNIST学習結果を、実際に手書きして試す - すぎゃーんメモ
Deep Learningという言葉を色んなところで聞くようになり、Googleからも TensorFlow というものが出たし、そろそろちょっと勉強してみるか〜 ということで初心者が機械学習に手を出してみた。 TensorFlowのtutorialを見てみると、まず最初に「MNIST」という手書き文字の識別問題が出てくる。その問題に対して、こういうモデルを作ってこうやって学習させていくと91.2%くらいの識別率になります、さらに飛躍させてこういうモデルでこうやって学習させると99.2%くらいまで識別率が上がります、とか書いてあって、確かになるほどーと数字で納得もできるのだけど、せっかくなら実際にその学習結果を使って自分の書いた数字を識別してもらいたいじゃないか、ということで そういうのを作ってみた。 https://github.com/sugyan/tensorflow-mnist c
Classification datasets results
What is the class of this image ? Discover the current state of the art in objects classification.
WindowsでChainerのGPU版MNISTサンプルを動かすまで【cuda 7.5】 - 俺とプログラミング
日本発のディープラーニングフレームワークであるChainerを64ビットWindowsにインストールしてGPU版MNIST手書き文字認識サンプルを動かすところまでを解説します。 Chainer自体のインストールはとっても楽ですが、GPUで使おうとすると結構はまります。 必要なもの 手順 1. 64bit版 Python2.7のインストール (標準でpipもついてくる) 2. numpy64bit版のインストール 3. Chainerのインストール 4. CPU版のサンプルを動かしてみる 5. Visual Studio 2013 Communityのインストール 6. CUDAのインストール 7. GPU版のサンプルを動かす 必要なもの NVIDIAのGPU搭載の64ビットWindowsマシン 手順 1. 64bit版 Python2.7のインストール (標準でpipもついてくる) Pyt
ChainerのMNIST exampleで発生したOverflowErrorについて - Qiita
Chainer(v1.4.1)のMNIST exampleをGPU上で実行した際にOverflowErrorが発生したときのメモ． load MNIST dataset epoch 1 graph generated train mean loss=0.189192938904, accuracy=0.9427833369 test mean loss=0.0907700556988, accuracy=0.971400004625 epoch 2 train mean loss=0.0753641784944, accuracy=0.977200009624 test mean loss=0.0728686049528, accuracy=0.977100006938 epoch 3 train mean loss=0.0482070475052, accuracy=0.98448334
TensorFlowチュートリアル - 熟練者のためのディープMNIST（翻訳） - Qiita
TensorFlowのチュートリアル（Deep MNIST for Experts） http://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 TensorFlowは大規模な数値計算を行うための強力なライブラリです。TensorFlowが優れているタスクの１つは、ディープ・ニューラルネットワークを実装し、訓練することです。このチュートリアルでは、深い畳み込みMNIST分類器を構築しながら、TensorFlowモデルの基本的なビルディング・ブロックを学びます。 このチュートリアルは、ニューラルネットワークとMNISTデータセットに精通していることを前提とします。それらのバックグラウンドを持っていない場合は、初心者のためのチュート
Chainerによる多層パーセプトロンの実装 - 人工知能に関する断創録
これまでDeep LearningのアルゴリズムをTheanoで実装してきた（2015/4/29）けれど、ここらで巷で大人気のライブラリChainerにも手を出してみた。Theanoの勉強を始めたあとすぐにChainerが公開された（2015/6/9）がユーザや情報が増えるまで待っていた感じ（笑）最近はコードや実験結果などを公開してくれる人が増えてきたので非常に参考になっている。目についたものはてぶに登録しているので、興味を持った手法はがしがし勉強して追試していきたい。 Chainerのバージョンは1.3.2をベースにしている。1.3からPyCUDA/scikit-cudaを独自ライブラリのCuPyに置き換えたとのことで、以前のコードは少し修正しないと動かないようだ。その分、1.3からはインストールがシンプルになっていてとてもうれしい。1.1のころは、Chainerと直接関係ないPyCUD
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co
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ChainerのMNISTチュートリアルをdata.py使わずにやってみた。 | EnsekiTT.org
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