TensorFlowのMNISTチュートリアルをやってみて私は思った。。。 「これ精度しか表示されないからあんまり楽しくない....」 つまりはこういうことがしたい 僕「これなんの数字だと思う?」 PC「これは 2 だと思う!!」 僕「正解だぜ!相棒!!」 ってことで手書き数字画像を入れるとそれに対する予測を返してくれるプログラムを作りました。 MNISTチュートリアルのコードを少し変えただけなので Deep MNIST for Experts が出来ればできるはずです。 なお私はTensorFlow初めて5日の初心者なので間違いなどあると思いますがその際はコメントにてアドバイス等言ってもらえると幸いです。 でも一応プログラムはちゃんと動きます。 全体の流れ MNISTデータセットを使い学習し、パラメータを保存する 学習済みのパラメータを読み込み手書き数字認識を行う これだけです。ね?簡単
20,598 views この記事は最終更新から 1452日 が経過しています。 1. MNISTファイルの入手 MNIST手書き文字画像データはこちらのサイトから入手できます。 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 提供されるデータは以下の4種類 (1)学習用画像 (2)学習用画像のラベル(=識別番号) (3)テスト用画像 (4)テスト用画像のラベル(=識別番号) 2. ファイルの形式 ファイルの形式は上記ページの下の方の FILE FORMATS FOR THE MNIST DATABASE に書かれている。 仕様はとってもシンプルだ。 例えば、学習用画像データは以下のような決まりでファイルに格納されている。 なお、ダウンロードしたファイルは gzip型式で圧縮されており、gunzipコマンドで解凍できる。 [user@dog-server]$ ls -l
今回兼ねてからやってみたかったGANを触ってみました。 とは言っても、githubにあったコードを実行するだけですが、実際に画像が生成されていく様は楽しかったです。 GANとは GANは敵対的生成ネットワークGenerative Adversarial Networksの略です。 ざっくりやっていることを説明して行きます。 generatorとdiscriminatorというものがあり、generatorは与えられたデータと同じようなものを生成しようとし、discriminatorはgeneratorによって作られたデータが本物かどうかを判定します。 これを繰り返すうちに与えられたデータそっくりのものができます。 しかもこれは与えられたデータの一部を切りはりしているわけではないのです。 非常に面白くこれからに期待ができます。 詳しい解説はこちらをみてください。 クローンかダウンロードをして
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