機械学習初心者の勉強方針まとめ - HELLO CYBERNETICS
はじめに 最初の一歩を間違える 勉強の方針まとめ 巷で有名な教科書を読む 参考記事 流行りのフレームワークを入れる 参考記事 インターネットで知識を詰め込む 参考記事 目的と合っていない手法に着手 はじめに 新年始まって、機械学習始めよう！と意気込んでる方もいらっしゃると思います。 そしていきなり ・専門用語 ・プログラミング ・数式 などの壁にぶつかり諦める方も多いと思います。 しかし、ちょっと待ってください。方針が（というか最初の一歩）がたまたま間違っていただけで、まだまだいくらでも手立てはあるはずです。 今回は機械学習始めてみようと思ったけど、全く何すればいいかわからない人たちに向けた勉強方針をまとめたいと思います。 最初の一歩を間違える まず最初の一歩を間違えるパターンがいくつかあると思います。 それを思いつく限りあげてみます。 ・巷で有名な教科書を読んでみた ・最近流行りのフレー
ささっと使ってみたい人にオススメ、深層学習ライブラリ「Keras」 - HELLO CYBERNETICS
Kerasとは？ TensorFlowを使うのと何が違うのか インストールの方法 TensorFlowの場合 Theanoの場合 Chainerに比べたアドバンテージ Kerasは最初の一歩にオススメ Kerasとは？ 深層学習ライブラリのTensorFlowとTheanoに対応したラッパー。 簡単に言えば、TensorFlowやTheanoをブラックボックスにしたままその機能を使うことができる上級言語です。 公開されてから続々の記事が出てますが、我慢して日本人の維持でChainerをやってきた私も、ついにKerasを少し触ってみました。 ちなみに最近このツイートが話題で、頭を鈍器で殴られた気持ちでした。 blog.livedoor.jp TensorFlowを使うのと何が違うのか TensorFlowは、たしかにニューラルネットワークを記述すること優れたライブラリではありますが、他のこと
計算グラフの微積分：バックプロパゲーションを理解する | POSTD
はじめに バックプロパゲーションとは、ディープモデルの学習を計算可能にしてくれる重要なアルゴリズムです。最近のニューラルネットワークではバックプロパゲーション (誤差逆伝播法) を使うことで、最急降下法による学習が愚直な実装と比べて1000万倍速くなります。 例えば，バックプロパゲーションでの学習に1週間しかかからないのに対して、愚直な実装では20万年かかる計算になります。 ディープラーニングでの使用以外にも、バックプロパゲーションはさまざまな分野で使えるとても便利な計算ツールです。それぞれで呼ばれる名称は違うのですが、天気予報から、数値的安定性を分析する時にまで多岐にわたり使用できます。実際に、このアルゴリズムは、いろいろな分野で少なくとも20回は再開発されています（参照： Griewank（2010） ）。一般的な用途自体の名前は”リバースモード微分”といいます。 基本的に、この技術は
ニューラルネットワークと深層学習
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 大抵の人にとってはごく簡単に504192と読めると思います。でも、脳の中で起 こっていることは簡単どころではありません。脳のふたつの半球にはそれぞれ、 一次視覚野---V1とも呼ばれる、一億四千万のニューロンと何十億ものシナ プスからなる領
[機械学習]各種Pythonライブラリ入りの実験用Dockerイメージを作った - zuqqhi2 Tech Memo
インストールされているライブラリ 今後、他のライブラリのインストールやバージョンアップなどをしていくつもりですが、現状以下のライブラリがインストールされています。 tensorflow 0.12.0chainer 1.19.0scikit-learn 0.18.1gensim 0.13.4word2vec 0.9.1numpy 1.11.3pandas 0.19.2jupyter 4.2.1matplotlib 1.5.3mecab latestjuman++ 7.01 もちろん、上記の依存ライブラリやmecab・juman++用のPythonバインディングもインストールされています。 ちなみにOSはUbuntu 16.04です。 使い方 Pullとコンテナにログイン やり方は以下のコマンドのとおりです。jupyter notebookのパスワードもsudoのパスワードも”ml”になってい
![[機械学習]各種Pythonライブラリ入りの実験用Dockerイメージを作った - zuqqhi2 Tech Memo](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8a555efc08e2297c4691697aa97868815f023c63/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fzuqqhi2.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2017%2F01%2F20170106_docker_memo4.png)
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