ChainerでCIFAR-10の分類を行ってみる - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 前回はChainerの紹介をしました。nonbiri-tereka.hatenablog.com 本日はこのChainerを使って、CIFAR-10の分類を行ってみようと思います。 アーキテクチャとして利用するのはConvolutional Neural Networkを利用します。 What is CIFAR-10 CIFAR-10 and CIFAR-100 datasetsにあるデータセットです。32x32pixelのカラー画像を10のクラスに分類する問題が含まれています。 画像の大きさはTraining画像が50000枚、Test画像が10000枚です。 研究とかのベンチマークでお世話になっている人も多いと思いますが・・・ 以下の図は本家に掲載されているサンプル画像です。 データセットの読み込み CIFAR-10ではPythonでの読
Caffeを使ったCNNによる手書き文字分類 [3] – prototxtの作成 – 65536.tech
前回は、CNNの構造、およびCNNを作る際に設定しなければならない項目(これらをハイパーパラメータと呼びます)についてひと通り説明しました。 今回は、実際に手書き文字認識を行うCNNを、Caffeが読み込める形(prototxt)で作成します。 prototxtとは プロトテキスト(prototxt)とは、ニューラルネットの構造を記述するためのCaffe独自のテキスト形式です。 また、prototxt自体、Googleが開発したデータ構造を記述するためのテキスト形式の一種であるProtobufの文法に基づいたものです。 実はPyCaffeには、このprototxtをPython上から自動生成する機能が備わっていますが、少し面倒なので今回は手打ちします。 prototxtの基本文法 prototxtは「key: value」という型にしたがってデータの構造を記します。 key の部分は項目名
自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを用いたモデル - Qiita
はじめに 最近、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた自然言語処理が注目を集めています。CNNはRNNと比べて並列化しやすく、またGPUを使うことで畳み込み演算を高速に行えるので、処理速度が圧倒的に速いという利点があります。 この記事は、自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを用いたモデルをまとめたものです。CNNを用いた自然言語処理の研究の進歩を俯瞰するのに役立てば幸いです。 文の分類(評判分析・トピック分類・質問タイプ分類) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification(2014/08) 評判分析や質問タイプの分類などの文分類を行うCNNを提案している論文。 具体的には文を単語ベクトルの列として表し、それに対してCNNを用いて特徴抽出・分類を行っている。論文では事前学習済みの単語ベクトル(Goo
定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する
Convolutional Neural Networkとは何か CNNで解決できる問題 Convolutional Neural Networkの特徴 畳み込みとは 合成性 移動不変性 Convolutional Neural Networkの構成要素 ゼロパディング（zero padding） ストライド Fully Connected層 Fully Connected層の問題点 Convolution層 Pooling層 TensorFlowによる実装 TensorFlowのインストール CNNでMNIST文字認識する 参考 近年、コンピュータビジョンにおける最もイノベーションと言えるのはConvolutional Neural Networkといっても過言ではない。 コンピュータビジョンの業界におけるオリンピックとも言えるコンペティションがImageNetである。 そのコンペティシ
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