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
Keras: Theano と TensorFlow のための深層学習ライブラリ – RNN – Keras TensorFlow Theano
（翻訳） Keras : Theano と TensorFlow のための深層学習ライブラリ 翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション 日時 : 02/11/2016 * 本ページは、Keras の本家サイト http://keras.io/ のトップページを翻訳したものです。 原題は： Keras: Deep Learning library for Theano and TensorFlow * ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。 You have just found Keras. Keras は最小限主義で、高度にモジュール化されたニューラルネットワーク・ライブラリで、Python で書かれ、TensorFlow か Theano のいずれかの上で動作することができま
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
[レポート] Tensorflow勉強会（4） が開催されました! | DevelopersIO
はじめに 昨日 6/22 六本木ヒルズ Google Inc 東京オフィスで TensorFlow勉強会の四回目 が開催されました。本記事はそのレポートとなります。 Googleの機械学習プロダクトのアップデート Google Inc 佐藤一憲氏 スライド準備中 構文解析ツール SyntaxNet あまり既存の研究成果とくらべて差異はないらしい CloudTranslateAPI Tensor Processing Unit CPUでもGPUでもない、新しいプロセッサ 新しくチップをゼロから設計してもらった 8bitのCPUと誤解されてるが、それはMisLeading 中身の詳細はこれからPaparが出る 具体的にはビット量子化をハードウェアで直接サポート SharedMemoryが大きくなる 最大の売りは電力効率 下記サービスで用いられている RankBrain AlphaGo Goog
![[レポート] Tensorflow勉強会（4） が開催されました! | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d31a36e185555d1c0dca2a8ca8dba86ad1243522/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F11%2Ftensor_flow-1.png)
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
Python: skflow を使ってディープラーニングで FizzBuzz 問題を解いてみる - CUBE SUGAR CONTAINER
最近 TensorFlow を使ってディープラーニングで FizzBuzz 問題を解くっていうブログ記事を読んだんだけど、これが面白かった。 joelgrus.com そこで、自分でも同じようにディープラーニングを使って FizzBuzz 問題を解いてみることにした。 ただし、アレンジとして TensorFlow を直接使うのではなく、代わりに skflow を使ってみる。 skflow というのは TensorFlow を scikit-learn と同じインターフェースで扱えるようにしたラッパーだ。 これなら使い慣れた scikit-learn と同じ雰囲気で TensorFlow を使うことができる。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.11.5 BuildVersion: 15F34 $ py
Tensorflowのサンプルを理解してみる。(初心者向け) - 7rpn’s blog: うわああああな日常
Googleが出したTensorflow，盛り上がり具合がやばいですね。 githubのスター数とかを見ていると，スタンダードであるChainerとかCaffeとかを(盛り上がり具合だけは)軽く越えてしまった感じ。 というわけで，MNISTの(畳み込みしているほうの)サンプルをざっと読んでみました。 備忘録がてらメモしようかな，と思ってブログにしてみます。 自分は初心者なので，まぁそのレベルで色々注をつけて行こうと思います。 Tensorflowの良かったところ 最初に，Tensorflowの良かったところを。 大規模処理で並列化とかが楽らしいんですけど，正直よく分からないです笑 コードを見て思ったのは，必要な部分だけが厳密に書かれているなーと思いました。 低い次元の記述する必要のないものはしっかり隠して，必要な記述はちゃんと書かれているってのが自分みたいな初学者には良いと思います。Cha
Fizz Buzz in Tensorflow
interviewer: Welcome, can I get you coffee or anything? Do you need a break? me: No, I've probably had too much coffee already! interviewer: Great, great. And are you OK with writing code on the whiteboard? me: It's the only way I code! interviewer: ... me: That was a joke. interviewer: OK, so are you familiar with "fizz buzz"? me: ... interviewer: Is that a yes or a no? me: It's more of a "I can'
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
ディープラーニングで「顔が似ているAV女優を教えてくれるbot」を構築 - Qiita
概要 Facebook Messenger APIを利用して、 画像をアップロードすると、似ているAV女優を教えてくれるbotを実装しました。 システム構成 Bot応答を行うサーバは諸般の都合によりGo、画像判別はPython(顔検出はOpenCV、分類用の畳込みニューラルネットワークはTensorFlow)で作成しています。 尚、言語間のI/FはgRPCでGoからPythonにRPCを行っています。 実装 Go側 Facebook MessengerからのWebhookを受信して、bot応答を行うWorkerプロセスです。 Messenger Bot Server WebサーバにはGinを利用しています。 難しい事は特にないですが、トラフィックが増えた際、複数のユーザからのメッセージをまとめてWebhookにPOSTする事があるようなので、 エンタープライズで利用するならそのあたりを注意
Tensorflowで言語識別をやってみた
最先端NLP勉強会�“Learning Language Games through Interaction”�Sida I. Wang, Percy L...
.TensorFlow From CSV to API · Erik Erwitt
This tutorial illustrates one way to train a feed forward neural network based on a CSV file using TensorFlow. After training a model we’ll setup a small REST API to serve requests to predict Iris species based on their sepal length, sepal width, petal length and petal width. The REST API and work flow is meant to be as legible as possible to illustrate how to use these features. I’ve avoided adva
Tensorflowを使ったDeep LearningにおけるGPU性能調査 - 株式会社カブク
Kabukuエンジニアブログを始めます どうも、おはこんばんちわ、カブクの足立です。 カブクのエンジニアって何やっているのか分かりにくいね、と言われ続け、我々のことを知ってもらうためにエンジニアブログなどで発信していかねば。 と、一念発起してはや半年。 忙しさにかまけて先延ばしにし続けるあるある状況を打開すべくKabukuエンジニアブログを始めます！ 会社のエンジニアブログは重厚長大で、会社ブランディングを意識し、自社が技術的に優れている事をアピールする風潮があります。我々はそこに風穴を空けるべく、重厚長大ではないブログも書いていこう！ 重厚長大じゃなくても世の中のためになることはある。 もっとライトにエンジニアがオフィシャルブログで情報発信していってもいいじゃないか。 と、言い訳たっぷり、ハードルを地中に埋めたところで、記念すべき第一回は会社のビジネス活動に関係ないDeep Learni
機械学習を使った株価予想（回帰編） - Qiita
以前（1,2,3）からの続き物。 分類ばかりでは面白くないので、回帰問題を試したい。 というわけで、今回は機械学習のフレームワークTensorFlowやscikit-learnを使用して株価を直接予想するという遊び。前は翌日の株価が「上がる or 下がる」の2択の分類でしたが、今回は「何円か」を直接予想します。 なお、入力に使うデータは使い回しです。毎回スミマセン。 趣旨 TensorFlowやscikit-learnを使用して、株価の予想をしてみる。 精度や使用感を確認する。 やること 「数日分の世界中の株価指数（ダウ、日経平均、DAXなど）を使用して、次の日の日経平均株価を予想する」（回帰） 環境 scikit-learn scikit-learn 0.17.1 Python 2.7 Windows 7 TensorFlow TensorFlow 0.7 Ubuntu 14.04 Py
機械学習（TensorFlow）+ ロト6 - Qiita
ディープラーニングを使ってロト6の数字でも予想してみようかという遊びです。 もちろんロトは毎回ランダムな数字を出しているだけなので上手くいくはずないんですが、真剣に予想されている方もいるようだし、ササッとコードも書いてしまったので、HDDに埋めておくよりは公開しておきます。 あまり真剣にやってないので、解説も適当です。気になることがあればコメントください。 目標 ロト6の当選番号予測。 ※ロト6を選んだのは、私が唯一買ったことがある数字当て系宝くじだからです。 概要 入力はどーしようかと思ったのですが、過去5回分くらいの当選番号としました。 ロト6は、43個の数字の中から6つが選んで、6つ全部当たれば1等賞というような仕組み。ですので、出力としては43個のフラグで、例えば1,3,4,11,20,43が当選番号の場合、[1,0,1,1,0,0,.....0,0,1]みたいなフラグを予想するも
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Deep Learningライブラリ 色々つかってみた感想まとめ
TensorFlowで会話AIを作ってみた。
TensorFlowによるDeep Learningでアイドルの顔識別する話
Machine Intelligence at Google Scale: Vision/Speech API, TensorFlow and Cloud Machine Learning
