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 Tutorialの数学的背景」 クイックツアー（パート1）
TensorFlow勉強会（３） で発表予定の資料です。 http://connpass.com/event/27081/ 公開履歴 2016/03/25 ver1.0 公開 2016/03/29 ver1.1 Jupyterの紹介を追加
TFLearn | TensorFlow Deep Learning Library
Home TFLearn Quick overview Where to Start? Model Visualization Sources Contributions License Index Installation Getting Started Tutorials Examples Models Deep Neural Network Generative Neural Network Layers Core Layers Convolutional Layers Recurrent Layers Normalization Layers Embedding Layers Merge Layers Estimator Layers Built-in Ops Activations Objectives Optimizers Metrics Initializations Los
GitHub - tflearn/tflearn: Deep learning library featuring a higher-level API for TensorFlow.
TFlearn is a modular and transparent deep learning library built on top of Tensorflow. It was designed to provide a higher-level API to TensorFlow in order to facilitate and speed-up experimentations, while remaining fully transparent and compatible with it. TFLearn features include: Easy-to-use and understand high-level API for implementing deep neural networks, with tutorial and examples. Fast p
TensorFlowをscikit-learnライクに使えるskflow - Qiita
Pythonで機械学習を行う際によく使われるscikit-learnから、最近話題のTensorFlowを呼び出して使えてしまうという、目がくらむようなライブラリが登場しました。しかもgoogle謹製。それがskflowです。 TF Learn ※0.8.0から、TensorFlow本体に組み込まれました scikit-learnには今までニューラルネットワーク系の実装がなかったのですが、これによりニューラルネットワークはもとより、ディープラーニングまで扱えるようになります。 また、TensorFlow側にとってもscikit-learn側に豊富にあるデータの前処理の機能(Preprocessingなど)と連携できるのは大きなメリットです。 そういう意味では、この二つをつなぐskflowの登場により機械学習処理の構築は非常にやりやすくなると思います。 インストール TensorFlowの0
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
ディープラーニング（TensorFlow）を使用した株価予想 - Qiita
なぜかあまりやっている人を見ない、ディープラーニングを使用した株価の予想をしてみます。 ディープラーニング、Pythonともに初心者です。ライブラリ、実装方法、理論等は殆ど分かっておりません。ツッコミ等お待ちしています。 ##目標 数日分の株価データを使用して、翌日の日経平均株価が「上がる」か「下がる」か「変わらず」かを予想します。（分類） ##概要 「上がった」か「下がった」か「変わらず」だったかの判断には翌日の終値をベースに判断。 入力データは数日前から前日までの「始値」「高値」「安値」「終値」を使用。 隠れ層は4つ。 入力として上記過去数日分の株価をぶっこんでトレーニングするだけです。 ##環境 TensorFlow 0.7 Ubuntu 14.04 Python 2.7 AWS EC2 micro instance ##内容 ###準備 可能な限りの日経平均のデータを用意します。今
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[PDF]TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems (Preliminary White Paper, November 9, 2015)