GitHub - yoyoyo-yo/DeepLearningMugenKnock: でぃーぷらーにんぐを無限にやってディープラーニングでDeepLearningするための実装CheatSheet
2020.5.3 Sun [pytorch] CycleGANを追加 2020.4.3 Fri [tf.keras] pix2pixを追加 2020.3.27 Thu [tf.keras] Style Transferを追加 2020.2.25 Tue [Pytorch] WGAN-GPを修正 2020.1.1 [Pytorch] EfficientNetB1~B7を追加 2019.12.30 [Pytorch] EfficientNetB0を追加 2019.12.23 Chainerのサポートが終了したらしいので、PytorchとTensorflowに絞っていきます 2019.12.23 [Pytorch] 可視化 Grad-CAMを追加 2019.11.23 [Pytorch] 言語処理・会話生成のHREDを追加 2019.11.19 [Pytorch] 画像生成のWGAN-GPを追加
機械学習を勉強するときはDockerを使うと便利 - あさのひとりごと
いまお仕事の関係で、機械学習の教科書的な書籍を読んだりオンライン講座を受講したりしながらサンプルやチュートリアルを動かして勉強しています。 機械学習を勉強するときは、Pythonの環境を構築し、JupyterNotebookを使って、実際に手と頭を動かしながら行うのが効率的です。が、アルゴリズムの理論そのものの理解がすでにしんどい上、過学習対策のための正則化、汎化性能の評価、クロスバリデーション、不均衡データや少ないデータはどうすればいいか、などなどいちいち難しいことを数多く勉強しなければなりません。 その上、、、、機械学習での学習は、1度やれば終わり！ではなく、パラメータチューニングしたり、データを増やしたり加工したりしながら、繰り返しなんども行う必要があります。一見ビジネス寄り＆アカデミックな雰囲気を醸し出していますが、実際のところは、非常に泥臭い作業のオンパレードです。 が、、、、、
為替をDeepLearningで予測してみた話 - Qiita
概要 現在の日付を$T$とすると、$T+1$から$T+30$までにおける日次価格の単純移動平均をDeepLearningを使って予測し、 ロングポジションを持った（もしくはショート）時の価格より、予測した移動平均を上(下)回れば利益確定するようなシミュレーション売買を行いました。また、３０日保持したら強制的に手仕舞いするようにします。 エントリーは日時毎に残高があれば全力で行うようにします。 ※オレンジのラインが30日後の30日単純移動平均になります。緑がx軸の日付時点における為替価格です。 使用したDLフレームワーク chainer ver1.3~1.5 ちょうどver1.5で互換性が大幅に変更になって、対応するのが大変でした。 2017/8現在はver2.0.2になっているみたいですね。 使用データ みずほヒストリカルデータ https://www.mizuhobank.co.jp/r
PyCallを使えばRubyでもKerasでDeep Learningができる - 洋食の日記
mrknさんが開発しているPyCallを使うと、RubyからPythonオブジェクトを操作できる。 Rubyから、Pythonの機械学習・統計分析のツールを利用することを目的としており、 ネット上にもnumpyやscikit-learnを実行する例があがっている。 Rubyist Magazine - PyCall があれば Ruby で機械学習ができる このPyCallで、Kerasを叩くことができれば、RubyでもDeep Learningできると思い試してみた。 まずはインストールから。 $ gem install --pre pycall ちなみに、実行環境をまとめると、Ruby 2.4.0、PyCall 0.1.0.alpha.20170317、Python 3.6.0、Theano 0.9.0、Keras 2.0.2である。 試したのは、MNISTの手書き数字画像を、畳み込みニ
深層強化学習でシステムトレードをやる時に役に立ちそうな資料まとめ - ニートの言葉
Photo via Visual Hunt 少し前のことですが、AlphaGoという囲碁の人工知能プログラムがイ・セドル九段に勝利したことで話題になりました。*1 また、一部のゲームにおいて「DQN（Deep Q-network）」が人間よりも上手くプレイするようになったというニュースも話題になっていましたね。*2 今回はこれらの事例で使われている「深層強化学習」という仕組みを使って、FXのシステムトレードができないかと思い、調べてみました。 注意：強化学習もFXも勉強し始めたばかりなので、色々間違っている箇所があるかもしれません。ご指摘いただけると幸いです。 今回の内容 1.強化学習について 1-1.強化学習 1-2.Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition) 1-3.UCL Course on RL 1-4.強化学習につい
PythonのNumPyとFakerパッケージを使ってダミーデータを作成する - Qiita
なぜダミーデータにこだわるのか# 機械学習などのライブラリやツールを使う際に扱うデータはとても重要になります。データがなければ、デモを行うこともできません。実データを使うことが一番ですが、なかなか身近に求めているタイプの実データがないケースも多いと思います。最近は分析に使いやすい実データが一部の企業から公開されていますが、研究目的の使用に限られているなど、使用条件を満たせられないこともあります。 データがなければ自分で作ればいいということで、ダミーデータを自由に作れると便利です。 ダミーデータを作るにあたっては、その目的によって作り方に工夫が必要です。大きく分けると次の二つになると思います。 パフォーマンス測定としてのダミーデータ データ分析としてのダミーデータ パフォーマンス測定においては、全データ読み込み速度測定などシンプルなものであれば、データ量さえ合わせれば用件を満たすケースも多い
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