Kaggle CIFAR-10の話 - デー
以前、Kaggle CIFAR-10 に参加していると書きましたが、これが2週間ほど前に終わりました。コンペはまだ Validating Final Results の状態なのですが、2週間たっても終わらず、いつ終わるのか謎なのと、多分結果は変わらないと思うので先に書きます。 CIFAR-10は、次のような32x32の小さな画像にネコ、犬、鳥など10種類の物体が写っているので、与えられた画像に何が写っているか当てる問題です。 （Kaggle CIFAR-10のデータセットは、通常のCIFAR-10と結果の互換性がありますが、チート防止に画像のハッシュ値が変わるように改変されているのと、テストセットに29万枚のジャンクイメージが含まれています。） 自分の結果は、0.9415 (正解率94.15%)で、Classification datasets results によると、state-of-
Theanoによる畳み込みニューラルネットワークの実装 (1) - 人工知能に関する断創録
Theanoによる多層パーセプトロンの実装（2015/6/18）のつづき。今回は、Deep Learning Tutorialの畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network: CNN, ConvNet）を実装してみる。 CNNは人間の視覚野を参考にした手法であり、画像認識に特化したDeep Learningアルゴリズムである。ImageNetの物体認識コンテストでぶっちぎりの成果を上げた手法はさまざまな工夫があるもののこのCNNをベースにしている。 本当は一般物体認識の実験をやりたいところだけどお楽しみは後に残しておいて、まずはMNISTの手書き数字認識を追試して感触をつかみたい。 ソースコード全体はここに置いた。 畳み込みニューラルネットワーク まず今回実装する畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の構成を図でまとめてみた（Deep Lear
Classification datasets results
What is the class of this image ? Discover the current state of the art in objects classification.
数式で書き下す Convolutional Neural Networks (CNN) - Yusuke Sugomori's Blog
CNNは画像認識の分野で驚異的な精度を誇るディープラーニングのアルゴリズムのひとつであるものの、ぱっと見がとても複雑な構造をしているため、実装するのも大変そうです。 実際、ネットや文献上で見られる多くのCNNの実装は、Theano (pythonのライブラリ)の自動微分機能を使っていたり、MATLABの組み込み関数を使っているものがほとんどです。 そのためか、きちんと forward propagation & backpropagation を数式で書き下している文献はないように思いました。（もちろん、楽に実装できるならばそれはそれで素晴らしいことです。） そこで、どうすれば CNN を実装するための数式を書き下せるのか、レイヤーごとに分けて導出していきたいと思います。 まず、CNN がどんな層に分解できるのかについて。これは、下記の３つで表せるでしょう。 Convolution Lay
Chainerによる畳み込みニューラルネットワークの実装 - 人工知能に関する断創録
Chainerによる多層パーセプトロンの実装（2015/10/5）のつづき。今回はChainerで畳み込みニューラルネットワーク（CNN:Convolutional Neural Network）を実装した。Theanoによる畳み込みニューラルネットワークの実装 (1)（2015/6/26）で書いたのと同じ構造をChainerで試しただけ。タスクは前回と同じくMNIST。 今回は、MNISTデータの取得や訓練/テストの分割にscikit-learnの関数を使ってみた。 Chainerで畳み込みをするためには、訓練データの画像セットを（ミニバッチサイズ、チャンネル数、高さ、幅）の4次元テンソルに変換する必要がある（ここに書いてある）。今回はチャンネル数が1なので単純にreshapeで変形できる。 3チャンネルのカラー画像だとnumpyのtranspose()で4次元テンソルに変換できるみたい
CIFAR-10 - 人工知能に関する断創録
MNISTの数字画像はそろそろ飽きてきた（笑）ので一般物体認識のベンチマークとしてよく使われているCIFAR-10という画像データセットについて調べていた。 このデータは、約8000万枚の画像がある80 Million Tiny Imagesからサブセットとして約6万枚の画像を抽出してラベル付けしたデータセット。このデータセットを整備したのは、SuperVision（またはAlexNet）と呼ばれる畳み込みニューラルネットワークを使ってILSVRC2012で優勝したAlex Krizhevskyさんとのこと。こういう泥臭い仕事もしていたなんて尊敬する。 CIFAR-10の元となる80 Million Tiny Imagesは類似画像検索（2009/10/3）で少し言及したことがあった。初出はこの論文（PDF）だと思うけれど、最初に読んだときいろいろな画像があってとてもわくわくし、いつか使っ
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