畳み込みニューラルネットワークの勉強のまとめ その1 - hshinjiのメモ
畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Network) を勉強するため、MNISTのデータの識別をライブラリ(Caffeやcuda-convnetなど)を使用せず一から実装してみましたが、ここでは備忘録として書いていくことにします。 出来る限り理解し易いように書いていくように努力はします。(^_^;; おかしな点があれば教えてください。お願いします。 まずは二値分類 多次元の入力データから、それが識別対象かそうでないか（例えば画像から人かそうでないか）といった二値分類の学習を考えます。 入力を\(n\)次元の\(\mathbf{x}=(x_1\ x_2\ \dots\ x_n)^\text{T}\)*1、重みを\(\mathbf{w}=(w_1\ w_2\ \dots\ w_n)^\text{T}\)とし、これら入力と重みを掛け合わせたものとバイアス\
Caffeで画像解析を始めるための基礎知識とインストール、基本的な使い方
連載目次 最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning（ディープラーニング）」と、それを用いた画像に関する施策周りの実装・事例について、リクルートグループにおける実際の開発経験を基に解説していく本連載。前回の「ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワーク6選」では、ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワークを紹介しました。今回は、リクルートグループで画像解析において積極的に利用しているフレームワーク「Caffe」を中心にDeep Learningを利用した画像解析について解説します。 最初に、画像解析で実施している「物体認識」の概要を紹
CaffeでDeep Learning つまずきやすいところを中心に - Qiita
はじめに 近年Deep Learningへの注目が高まっていますが、多くの場合膨大なデータを必要とすること、学習にはGPU計算環境が必要であったりなど、独特の敷居の高さがあります。この記事では、この敷居を大きく下げるであろうCaffeについて紹介します。ただ、Caffeを紹介する記事はすでに良いものがたくさんあり、そもそも公式documentがかなり充実しているので、今回は躓きやすい部分や他の記事があまり触れていない部分を中心に紹介していきます。 Caffeって何？ CaffeはDeep Learningのフレームワークの一つです。Deep Learningは一般に実装が難しいとされていますが、フレームワークを使えばかなり手軽に扱うことができます。 代表的なフレームワークには、 Caffe theano/Pylearn2 Cuda-convnet2 Torch7 などがあります。この中でも
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