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
生TensorFlow七転八倒記(2)：線形回帰を無意味に勾配法でやる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回はロジスティック回帰をやったんですが、そう言えば普通の線形回帰やってなかったのでやっておきます。線形回帰は漫然とOLSでやるなら普通に逆行列計算しておしまいなんですが、それだと面白くないのであえて勾配法でやるという間抜けなことをやろうと思います。 TensorFlowでやってみる 冒頭のところはいつも通りです。今回使うのはBoston House Pricingデータセットを、学習データ406行とテストデータ100行に分けたものです。これまたいつも通りGitHubに転がしてあります。 まず色々必要なものをimportしておきます。あれ、csv入れっぱなの要らない気がする（Python普段使わない並みの感想）。。。データセットもpandasで読み込んでおきます。 import tensorflow as tf import numpy as np import csv import pa
生TensorFlow七転八倒記(1)：基本的なロジスティック回帰まで - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
よくよく考えてみたら、TensorFlowをバックエンドとしてKerasを回したりさらにR上で動かしたりしたことはあるものの、肝心のTensorFlowを生で書いたことって数えるくらいしかなかったのでした。これではいかんと思うので、今更ながらですがTensorFlowを生で書いていく練習を七転八倒しながらやっていこうと思います。 なお毎度毎度書いていますが、既にweb上には非常に良質な実践的記事が多数公開されていますので、断じてこの記事からTensorFlowの何がしかを学ぼうなどという気を起こさぬようくれぐれも皆様よろしくお願いいたしますm(_ _)m TensorFlowでロジスティック回帰をやってみる 以下、実際にはJuPyter Notebookでやっていますがブログに備忘録として貼り付ける都合上、ただの生コードとして貼ってあります。データセットは以下に転がしてあります。 なお、こ
RにTensorFlow + Kerasを実装した{keras}パッケージがやって来たので試してみた（追記2件あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
Python側でのTensorFlowの隆盛を他所に、R側では{tensorflow}も使いにくいし*1これはPythonistaに転生しなければならんのかなぁ。。。ということを思っていたら、出ました。あのKerasのRパッケージです。 インストール手順は普通にhttps://rstudio.github.io/keras/に書いてある通り、以下の通りRコンソールから打てばおしまいです。 devtools::install_github("rstudio/keras") library(keras) install_tensorflow() ということで、早速色々試してみようと思います。 3層NNをサクッと試してみる データセットはこちらのXORデータセット（10万サンプル）を使います。 > d <- read.csv('xor_complex_large.txt', header=T,
プロダクトにおけるAI活用(1) | GREE Engineering
みなさんこんにちは、鈴木です。 Web向けゲームを開発する仕事をしています。 会社ではtkcと呼ばれています、どうぞよろしくお願いします。 さて今回は、プロダクトにおけるAI活用ということで、Deep Learningを用いたプロダクトバナーのレコメンデーションシステムについてご紹介します。 といっても、僕は機械学習の専門家でもなく、趣味で触りながら業務に活かせる部分を使っていくスタンスなので、間違った認識のところはご指摘いただけると幸いです。 世の情勢的に、技術的な話題か、ビジネス活用の概要的な話題が多い印象なので、本記事では現場目線の技術/ビジネス両面のお話ができればと思っています。 では早速、このシステムを開発するに至った経緯からご説明していきます。 ざっくりと背景 僕が開発担当しているプロダクトでは、ガチャが並行で最大9つリリースされています。一般的なプロダクトと比較して多い印象で
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