WebでChainerを「触って」学習出来る Chainer Playground をやってみた - Qiita
Qiita的にもネット全般でもまだあまり話題になっていないようですが、PFN社の公式コンテンツとしてWeb上でChainerを学べるChainer PlayGround βが公開されています。 PFN社のアナウンスでは2016年11月初旬に最初のリリースがあったようです。 また同アナウンスには 深層学習を使う上で必要なテクニックを分野毎に一問一答形式で学べる「深層学習100本ノック（仮称）」、より初心者向けの深層学習教材、深層学習や機械学習の経験がないアプリケーションデベロッパー向けのChainerチュートリアルなどを随時増やしていきます。 との記載もあり、現状はβ版で発展途上ですが今後に期待が持てます。 軽く触ってみたので御紹介 このあとで触れますが、右側のペインでは実際にpythonのコードを記述し実行できます。 いまのところ3章の途中まで記述されているようです 第1章 Introdu
人の“認知”を超えてきた―MS榊原CTOが深層学習フレームワークを説明
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 日本マイクロソフトは11月25日、同社 最高技術責任者（CTO）榊原彰氏によるMicrosoftの人工知能（AI）関連の取り組みに関するメディアブリーフィングを開催。AIを実現するために同社が開発している深層学習フレームワーク、および深層学習のプラットフォームとしてMicrosoft Azureから提供するFPGAなどについて解説した。 Microsoftでは、Windows 10に実装されている音声アシスタント「Cortana」のほか、Office 365やDynamics 365などのアプリケーションにAIのテクノロジを取り入れている。また、画像認識・音声認識・テキスト認識などのトレーニング済みのAIモデルをアプリケーションに実装す
DeNAにおける機械学習・深層学習活用
2. Copyright (C) DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. ⾃⼰紹介 n 藤川和樹 ⁃ 所属 • DeNA システム本部 分析推進部 分析基盤グループ ⁃ 2014.4 新卒でDeNAへ⼊社（3年⽬） • これまでの主な業務内容 ⁃ ソーシャルゲームの各種課題分析、それに伴うデータ基盤の整備 ⁃ mobageプラットフォーム・キュレーションサービスにおける パーソナライズ・レコメンドシステムの開発 ⁃ mobageプラットフォーム上における対話型⼈⼯知能システムの開発 n 経歴 ⁃ 2014.3 神⼾⼤学⼤学院 システム情報⼯学研究科 修了 • 研究分野 ⁃ 深層学習、⾃然⾔語処理 • テーマ ⁃ 深層学習による複数⽂書の圧縮表現の獲得と株価動向推定への応⽤
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
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Python機械学習DeepLearningTensorFlow 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 Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰
Deep Learningでスケジュール調整してみる、ための自然言語処理をしてみた | GREE Engineering
GREE Advent Calendar 2015の1日目担当のふじもとです、グリー株式会社でCTOをしてます、もう10年目です。 今年もChristmasに向けてみんなで毎日更新していきますので、ぜひぜひよろしくおねがいします。 わりとどうでもよい序 去年、一昨年は25日担当だったんですが、今年は (なんでかは知らないけど) 1日目書くことになったので、ちょっと趣向を変えて技術的な内容にしてみたいと思います。 なおタイトルに、Deep Learningだの自然言語処理 (以下NLP) だの書いてますが、ぼくは機械学習やNLP、はたまたDeep Learningの専門家でもなくって、たしなむ程度に勉強していたくらいです。ので、この記事はアルゴリズムについて詳しくなろうっていうよりは、いろいろ試してみたっていう方向になってます。 Summary わりと単純なCNN + 少ないコーパスでも、タ
TensorFlowチュートリアル - 熟練者のためのディープMNIST（翻訳） - Qiita
TensorFlowのチュートリアル（Deep MNIST for Experts） http://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 TensorFlowは大規模な数値計算を行うための強力なライブラリです。TensorFlowが優れているタスクの１つは、ディープ・ニューラルネットワークを実装し、訓練することです。このチュートリアルでは、深い畳み込みMNIST分類器を構築しながら、TensorFlowモデルの基本的なビルディング・ブロックを学びます。 このチュートリアルは、ニューラルネットワークとMNISTデータセットに精通していることを前提とします。それらのバックグラウンドを持っていない場合は、初心者のためのチュート
畳み込みニューラルネットワークの勉強のまとめ その1 - hshinjiのメモ
畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Network) を勉強するため、MNISTのデータの識別をライブラリ(Caffeやcuda-convnetなど)を使用せず一から実装してみましたが、ここでは備忘録として書いていくことにします。 出来る限り理解し易いように書いていくように努力はします。(^_^;; おかしな点があれば教えてください。お願いします。 まずは二値分類 多次元の入力データから、それが識別対象かそうでないか（例えば画像から人かそうでないか）といった二値分類の学習を考えます。 入力を\(n\)次元の\(\mathbf{x}=(x_1\ x_2\ \dots\ x_n)^\text{T}\)*1、重みを\(\mathbf{w}=(w_1\ w_2\ \dots\ w_n)^\text{T}\)とし、これら入力と重みを掛け合わせたものとバイアス\
Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlowという名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められているのだと思います。 こちらをさっそく触ってみたので、紹介したいと思います。 TensorFlowの特徴 公式紹介ページから特徴をいくつかピックアップします。 Deep Flexibility ~深い柔軟性~ 要望に応じて、柔軟にニューラルネットワークを構築できます。ニューラルネットワークの
TensorFlowのTutrialの解説と機械学習の実験をした。 - のんびりしているエンジニアの日記
今日は様々な箇所で賑わっているTensorFlowを使ってみました。 皆さんこんにちは。 お元気でしょうか。朝弱いと結構困りますよね。 TensorFlowが盛り上がってたのでつい書いてみました。 TensorFlowとは http://tensorflow.org/ http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf （詳細にライブラリのことを知りたい人はこちらのpdfへどうぞ） TensorFlowはGoogleが開発したデータフローグラフを使用した数値計算ライブラリです。 グラフの各ノードは数値計算のオペレータを示し、エッジはデータの配列を示す。 desktopやserverなどでのCPU,GPU演算をシンプルなAPIで実現することが可能です。 開発者は、GoogleのBrain Teamの研究者、エンジニアです。目的は、機
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9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。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
Caffeをはじめよう
TOPICS 発行年月日 2015年08月 PRINT LENGTH 144 ISBN 978-4-87311-745-4 FORMAT PDF EPUB Caffeは深層学習（Deep Learning）のオープンソースフレームワークで、主に画像処理分野において利用されています。本書はCaffeを使って画像処理をしてみたいという初心者を対象に、Caffeの使い方、Caffeを使う上で最低限必要な知識について解説する書籍です。 まずビルド方法や利用するためのインターフェースの解説から、実際に画像認識を行う一連の流れを説明します。続いてCaffeで利用している畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とその構成要素、さらにAlexNetやGoogLeNetといった代表的なCNNのアーキテクチャについても解説します。 さらにblobやlayerといったCaffe独自のクラス、また設定できるパラメ
Chainer で Deep Learning: model zoo で R-CNN やりたい - StatsFragments
ニューラルネットワークを使ったオブジェクト検出の手法に R-CNN (Regions with CNN) というものがある。簡単にいうと、R-CNN は以下のような処理を行う。 入力画像中からオブジェクトらしい領域を検出し切り出す。 各領域を CNN (畳み込みニューラルネットワーク) にかける。 2での特徴量を用いて オブジェクトかどうかをSVMで判別する。 R-CNN については 論文著者の方が Caffe (Matlab) での実装 (やその改良版) を公開している。 [1311.2524] Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation github.com が、自分は Matlab のライセンスを持っていないので Python でやりたい。Python でやるなら 今
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ディープラーニングを使って商品カテゴリの分類をしてみました / Classify fashion items by using deep learning
JavaによるDeep Learningの実装（Dropout + ReLU 編） - Yusuke Sugomori's Blog