Jetson Nano関係のTIPSまとめ - Qiita
Jetson Nanoの初期セットアップ方法・必要周辺機器など NVIDIAのシングルボードコンピュータJetson Nano買いました。購入方法や、セットアップ方法は、ブログに書いたので以下記事参照下さい。 Jetson Nanoをセットアップしてディープラーニングで画像認識試してみた Jetson Nanoの購入先はいろいろあるので、以下参照ください。 Jetson Nano購入先まとめ 必要な周辺機器などは、以下の記事にまとめていますので参照下さい。 Amazonでまとめて買える！Jetson Nanoのおすすめ周辺機器 本記事では、Jetson Nanoに関するちょっとしたTIPSや有益な情報などをまとめていきます。随時更新しています。 追記：JetPack4.4/4.5に対応した記事を書きました Jetson NanoにJetPack 4.4/4.5を入れてTensorFlow・
［Python］60,000点のファッションアイテムのデータを使ってDeepLearningを実装 - Qiita
共有すること 60,000点のファッションアイテムのデータを使って、DeepLearningを実装する方法 この記事を書いた人の特徴 ・独学でプログラミングを勉強中 ・プログラミングの実務経験なし ・大学時代はゴリゴリの文系（教育学部）で、数学が苦手。プログラミングにも全く興味なかった。 なぜ共有するのか？ 主な目的は、下記の３点 ①DeepLearningに関する知識を定着化するため ②プログラミング実務未経験でも用意されているライブラリを使えばDeepLearningを実装できることを横展開したいため ③忘れた時に見直すため 「ゼロから学ぶDeepLearning」を読んだ。何となくわかりそうだけど、どう実装すればいいかわからなかった。 その時に参加したDeepLearningに関するセミナーが凄くわかりやすかった。 その時に学んだ知識を自分なりに咀嚼し直して、知識の型化・横展開をした
TensorFlowのWide & Deep Learningを直感的に理解する - Qiita
Fringe81 Advent Calendar 19日目です。 本記事は、Wide & Deep Learningの基本的な概念の理解をゴールにしており、実装の細かい話については触れません。 Wide & Deep Learningの詳細を知りたい方は以下のページを参照下さい。 TensorFlow Wide & Deep Learning Tutorial Research Blog: Wide & Deep Learning: Better Together with TensorFlow 対象読者 Python/TensorFlowで機械学習のモデリングをしている 高次元スパースなデータを扱っている 線形モデルとDeepLearningの良いところ取りをしたい TensorFlowとは 以下の記事を参照下さい。 DeepAge: ビッグデータを分散学習するDeep Learning
数学系向けDeepLearning/Tensorflow入門 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? DeepLearningは最近ブームであり,その有名なライブラリとしてTensorflowがあります． この記事ではDeepLearningの基本的な部分を数式を使って書き下すこととTensorflowの使い方を紹介します. 今更っていう気もしますが…，そこは気にしないでおくことにします 主な対象はベクトル空間やテンソル積等をある程度知っているけれど，DeepLearningは知らない人です. なので表記も大学の数学でよく出てくるものしています. なおニューラルネットワークの積分表現には触れません. 三層パーセプトロン ニューラルネット
TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 その後の実験など - すぎゃーんメモ
memo.sugyan.com の続編。 あれから色々な変更しつつ実験してみたりしたのでその記録。 結論を先に書くと、これくらい改善した。 DCGAN ざっくりおさらい Generator: 乱数の入力から画像を生成する Discriminator: 入力した画像がGeneratorが生成したものか学習データのものかを判別する という2種類のネットワークを用意し、お互いを騙す・見破るように学習を行うことで Generatorが学習データそっくりの画像を生成できるようになる、というもの 学習用画像の増加 前回の記事では90人の顔画像データから生成していたけど、あれから収集を続けて もう少し多く集まったので、今回は260人から集めた顔画像100点ずつ、計26,000件を学習に使用した。 Feature matching openai.com の記事で紹介されている "Improved Tech
TensorFlowでDNNをスクラッチするためのオレオレチュートリアル - 終末 A.I.
はじめに Chainer もなんとなしに慣れてきたので（使いこなせているレベルではありませんが）、他のDNN Framework も触ってみようと思いたち、昨日からTensorFlowをいじってみています。 最終的なアウトプットは同じなので、クラス構造などが結構似通っていて、思ったより学習コストが低かったのですが、一点苦戦したのがTensorFlowのチュートリアルの微妙さです。 Deep MNIST for Experts → とりあえず導入 TensorFlow Mechanics 101 → 基本要素の説明 以上...！ といった感じで、普通のDNNはどう書いたらいいの？な質問に答えてくれるのにぴったりなコンテンツが残念ながらありません。 Easy ML with tf.contrib.learn あたりが求めているものに近いのですが、tf.contrib.learn という3分クッ
TensorFlowで顔識別モデルに最適化した入力画像を生成する - すぎゃーんメモ
動機 elix-tech.github.io の記事を読んで、「可視化」の項が面白いなーと思って。 引用されている図によると、人間の目にはまったく出力クラスとは関係なさそうに見える画像でもCNNによる分類器は騙されてしまう、ということのようだ。 なるほど分類モデルの方を固定しておいて入力を変数として最適化していけば任意の出力に最適な入力を得ることができるのか、と。 自分でもやってみることにした。 分類モデル TensorFlowによるDeep Learningでのアイドル顔識別モデルの性能評価と実験 - すぎゃーんメモ の記事で使ったモデルとデータセットで、ここではCross Validation用にデータを分けずに7,200件すべてを学習に使い20,000 step進めたものを用意した。 このモデルは学習したアイドルたちの顔画像に対してはかなりハッキリと分類できるようになっていて、試しに
TensorFlowによるDeep Learningでのアイドル顔識別モデルの性能評価と実験 - すぎゃーんメモ
以前から書いているDeep Learningによるアイドル顔識別の話の続き。 コツコツと顔画像収集とラベル付けを続けて、そこそこにデータが集まってきたので ここらでちゃんと性能評価をしてみよう、と。 データセットの作成 今回は、現時点で重複なく180件以上の顔画像が集まっている40人のアイドルを分類対象とした。 対象アイドル一覧 これらのアイドルに分類のラベルindexを振り(推してる順とかじゃなくてランダムにね)、それぞれから無作為に抽出した180件の顔画像をそれぞれラベルとセットでレコードを作り、シャッフルして30件ずつ6つのデータセットに分けて保存。 data-00.tfrecords data-01.tfrecords data-02.tfrecords data-03.tfrecords data-04.tfrecords data-05.tfrecords レコードは、以前の記
WebエンジニアがTensorFlowで機械学習に入門しながら顔識別アプリを作ってみた / 2016-05-20 Machine Learning Kotohajime
https://78b88514d287ef16c8a41cdbf4.doorkeeper.jp/events/43887
TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 - すぎゃーんメモ
アイドル顔識別のためのデータ収集 をコツコツ続けて それなりに集まってきたし、これを使って別のことも…ということでDCGANを使ったDeep Learningによるアイドルの顔画像の「生成」をやってみた。 まだだいぶ歪んでいたりで あまりキレイじゃないけど…。顔画像を多く収集できているアイドル90人の顔画像からそれぞれ120件を抽出した合計10800件をもとに学習させて生成させたもの。 分類タスクとは逆方向の変換、複数のモデル定義などがあってなかなか理解が難しい部分もあったけど、作ってみるとそこまで難しくはなく、出来上がっていく過程を見るのが楽しいし とても面白い。 DCGANとは "Deep Convolutional Generative Adversarial Networks"、略してDCGAN。こちらの論文で有名になった、のかな？ [1511.06434] Unsupervise
TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 のためのデータ作成 - すぎゃーんメモ
続・TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 - すぎゃーんメモ の続き、というかなんというか。 前回までは「ももいろクローバーZのメンバー5人の顔を識別する」というお題でやっていたけど、対象をより広範囲に拡大してみる。 様々なアイドル、応援アプリによる自撮り投稿 あまり知られていないかもしれないけど、世の中にはものすごい数のアイドルが存在しており、毎日どこかで誰かがステージに立ち 歌って踊って頑張っている。まだまだ知名度は低くても、年間何百という頻度でライブを中心に活動している、所謂「ライブアイドル」。俗に「地下アイドル」と言ったりする。 ライブアイドル - Wikipedia そういったアイドルさんたち 活動方針も様々だけど、大抵の子たちはブログやTwitterを中心としてWebメディアも活用して積極的に情報や近況を発信していたりする。 そんな中、近年登
ディープラーニング（TensorFlow）を使用した株価予想 ～その2～ - Qiita
前回の続き。 ディープラーニングのフレームワークであるTensorFlowを使用して株価を予想するぞ～、というお話です。ちなみに前回は完全に失敗でした。 前回のコメントで、tawagoさんから「Googleが同じようなことしている」という情報をいただいたので、そちらをコピ・・・インスパイアしてみました。 前回との相違点 前回は、「数日分の日経平均を使用して、次の日の日経平均が上がるか、下がるか、変わらないか（3択）を予想する」ものでした。 Googleのデモでは、「数日分の世界中の株価指数（ダウ、日経平均、FTSE100、DAXなど）を使用して、次の日のS&Pが上がるか下がるか（2択）を予想する」という内容でした。 ということで、下記が前回からの主な変更点となります。 「上がるか」「下がるか」の2択 日経平均だけでなく、他国の株価指数も使用 隠れ層x2、ユニット数は50,25 予想するのは
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Lear
「TensorFlow Tutorialの数学的背景」シリーズの目次 - めもめも
TensorFlowを使って、実際にコードを動かしながら、DeepLearningの仕組みを段階的に学んでいきましょう。 目次 ・No.1 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − MNIST For ML Beginners（その1） 平面上の2種類のデータをロジスティック回帰で直線的に分類するという、機械学習の基礎を説明します。 ・No.2 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − MNIST For ML Beginners（その2） 線形多項分類器とソフトマックス関数で、3種類以上のデータを分類する方法を説明します。 ・No.3 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − TensorFlow Mechanics 101（その1） No.1で説明した問題に対して、もっとも単純なニューラルネットワークを適用して、複雑な境界を持つ分類を実現します
TensorFlowを遊び倒す！ 〜目次〜 - Platinum Data Blog by BrainPad ブレインパッド
※TensorFlowとは2015年11月9日にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。 本ブログでは、実際のTensorFlowの使い方を連載方式でご紹介しています。 皆様こんにちは。 テクノロジー＆ソフトウェア開発本部の佐藤貴海です。 本日から「TensorFlowを遊び倒す！」と銘打って、Googleが2015年11月9日に公開した“機械知能(?)ライブラリ”のTensorFlowを入門編＆応用編にわけて、使い方をご紹介していこうと思います。 www.youtube.com http://www.tensorflow.org/ TensorFlowを何と呼ぶかは微妙なところです。機械学習ライブラリと言っているところもありますが、Getting Startedで「Hello, TensorFlow!」とやっているので、もう少し大きい概念のライブラリのようです。 とり
【TensorFlow】Mac OSX El Capitan で TensorFlow に入門してみる
今回は、人工知能関連のテーマです。 Google の機械学習フレームワーク TensorFlow に触れてみようと思います。 プロローグ 人工知能の分野が盛り上がりを見せるなか、世界の名だたる研究機関やIT企業から様々な機械学習ツールがオープンソースで提供されるようになりました。これを使えば、自分にも機械学習を扱えるはず！ と思いたち、Facebook の Torch 7 という機械学習フレームワークにチャレンジしたことがあります。が、チュートリアルまでやってみたところで、何が動いたのかまったく理解できず・・・あえなく挫折しました。 まだまだ素人には難しいか・・・とか思ってしょんぼりしていたのですが、それからしばらくして、世の中には日本語の情報も増えてきた様子。今度こそ自分でもできるかも！ と期待に胸が震えたわけです。 今回 TensorFlow にチャレンジしようと思ったきっかけを与えて
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TensorFlow (ディープラーニング)で為替(FX)の予測をしてみる CNN編 - Qiita
Deep Learningライブラリ 色々つかってみた感想まとめ
TensorFlowによるDeep Learningでアイドルの顔識別する話
TensorFlow を使った�機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会)
