深層学習 Keras（TensorFlow用）のインストール | ecobioinfo.com – 環境・生物・情報処理 -
今までは初心者向け練習環境として、TensorFlow のTFLearn を利用していました。 今後は、より複雑で実用向けの結果を得るために、深層学習ライブラリの Keras も使ってみます。 Keras は TensorFlow 専用ではなく、 CNTK, Theano 用のライブラリもあるそうです。 Keras では、既存の学習済みモデルを活用しやすく、より実用的なシステムを構築するのに向いていると思います。 参考URL https://keras.io/ （１）Keras （TensorFlow用） のインストール Ubuntsu の TensorFlow インストール済の Anaconda仮想環境に Keras をインストールしました。 > pip install keras …… Installing collected packages: keras Successfully
ニューラルネットを高速化する手段としてのスパース化 | 射撃しつつ前転
近年の大規模ニューラルネットワークを用いたシステムの運用には、GPUがほぼ必須であると考えられている。 しかし、プロダクションシステムがAWSなどのクラウド上に置かれている場合、GPUを使ったニューラルネットワークは使いづらい。AWS EC2のGPUインスタンスは高額だし、AzureやGCEは今のところGPUインスタンスを提供していない。という訳で、学習時にはGPUを使っても構わないのだが、テスト時にはCPUでもそこそこ高速に動いてくれるネットワークが構築できると嬉しい。 最近のニューラルネットワークの計算が重たいのは、2D Convolutionの計算量がとても大きいからである。高速に動かすためには、とにかく計算量を減らさないといけない。 考えられる方向は3つ存在する。1つ目がConvolution自体の高速化、2つ目が計算の低精度化、３つ目がスパース化である。 Convolution自
固有値，固有ベクトルの求め方
■固有値，固有ベクトルを求めるには 与えられた正方行列Aの固有値，固有ベクトルを求めるには，次のようにすればよい． (1) 行列Aの固有方程式
Jupyter Notebookを起動するとAttributeError: type object 'IOLoop' has no attribute 'initialized'とエラーが出る
Jupyterをインストール後、Jupyter Notebookを起動すると、下記のようなエラーが出てしまいます。 AttributeError: type object 'IOLoop' has no attribute 'initialized' GitHubにはissueがすでに上がっているそうで、 https://github.com/ipython/ipython/issues/8374 下記コマンドを実行して、tornadoというソフトをダウングレードすることで、一時的に回避できるそうです。 pip3 uninstall tornado pip3 install tornado==4.5.3
MacOS(El Capitan)でのDNSキャッシュの確認と消去 - Qiita
$ sudo killall -INFO mDNSResponder $ sudo grep mDNSResponder /var/log/system.log mDNSResponder[96]: ---- BEGIN STATE LOG ---- mDNSResponder mDNSResponder-625.40.20 (Feb 11 2016 18:14:38) OSXVers 15 mDNSResponder[96]: Timenow 0x7475882C (1953859628) mDNSResponder[96]: ------------ Cache ------------- mDNSResponder[96]: Slt Q TTL if U Type rdlen mDNSResponder[96]: 5 224 -U- Addr 4 appspot.l.google.c
PythonとOpenCVを使って物体検出をやってみた - Qiita
はじめに こちらで顔の検出と抽出を行いましたが、あまり何も考えることなくコピペで実現できたのと、 今度は顔以外の物体の検出をやってみたくなったので、色々知識がないながらも見よう見まねで作ってみました。 TensorFlowを使ってDir en greyの顔分類器を作ってみた - ④顔抽出編 参考 opencv チュートリアル チャレンジ９ OpenCVにおける輪郭(領域) 環境 こちらをご覧ください。 TensorFlowを使ってDir en greyの顔分類器を作ってみた - ②環境構築編 使用する画像 あぽーです。 結果 以下の３つが検出されます。 以下の３つの矩形画像が出力されます。 ソースコード #!/usr/local/bin/python #! -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np # 指定した画像(path)の
はてなブログ 目次の作り方 悩んでたのに驚くほど簡単だった - ラッ子くんLIFE
こんにちは 今回ははてなブログでの目次の作り方です こういうのですね！ 僕は最初目次の作り方が分からなくて、調べてみても上手くできなくて、僕の理解力がなかったのかな？仕組みを理解するのに1時間以上かかってしまいました でも、仕組みを理解してしまえば、なんでこんなのに1時間以上苦しめられてたんだろうって思っちゃうぐらい簡単でした！ こんな人が僕以外にもいるかもしれないのでその人たちに向けて書いていきます！ 僕はみたまま編集をしているので みたまま編集で説明させていただきます。 目次 手順１ いつも通り記事を描く 手順２ 目次の項目にしたい文章を選び見出しにする 手順３ 目次のアイコンをクリックする（[:contents]と入力する） 簡単説明 手順１ いつも通り記事を描く まず、いつも通りブログに書きたい文章を書きます！ みたまま編集で書くとこんな感じですよね この文章は説明のために適当に書
森友文書、財務省が書き換えか 「特例」など文言消える：朝日新聞デジタル
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
Keras / Tensorflowで転移学習を行う - Qiita
概要 Keras(Tensorflowバックエンド)で、画像認識の分野で有名なモデルVGG16を用いた転移学習を行いました。 そもそもディープラーニングとは？Kerasって何？という方は、こちらの記事をご参照下さい。 転移学習とファインチューニングの違い 転移学習とファインチューニングは、どちらも既存のモデル(今回はVGG16)を応用したディープラーニングの学習方法です。その為この２つはよく混同されていますが、厳密には異なります。 参考：Quora: What is the difference between transfer learning and fine tuning? ざっくりと説明すると、違いは以下になります。 - 転移学習：既存の学習済モデル（出力層以外の部分）を、重みデータは変更せずに特徴量抽出機として利用する。 - ファインチューニング：既存の学習済モデル（出力層以外の
転移学習：機械学習の次のフロンティアへの招待 - Qiita
機械学習を実務で使う場合、「ではお客様、ラベルデータを・・・」と申し出て色よい返事が返ってくることはあまりありません。また、例えば自動運転車を作るときに、データが足りないからその辺流してくるか、お前ボンネットに立ってデータとってな、とするのは大変です。 NICO Touches the Walls 『まっすぐなうた』 より そこで必要になってくるのが転移学習です。 転移学習とは、端的に言えばある領域で学習させたモデルを、別の領域に適応させる技術です。具体的には、広くデータが手に入る領域で学習させたモデルを少ないデータしかない領域に適応させたり、シミュレーター環境で学習させたモデルを現実に適応させたりする技術です。これにより、少ないデータしかない領域でのモデル構築や、ボンネットに立つという危険を侵さずにモデルを構築することができるというわけです。 この転移学習の可能性は、NIPS 2016
TensorFlow で画像認識 (CNN 法)
本ページでは、Google Brain Team によって開発されたオープンソースの機械学習エンジンである、TensorFlow (テンソルフロー) を利用して、ディープラーニングの一種である、CNN 法 (Convolutional Neural Network, 畳み込みニューラルネットワーク, ConvNet とも呼ばれる) によるモデルを構築して、画像の自動クラス分類器 (判別器) を作成し、実行する方法を紹介します。 もし、まだ TensorFlow をインストールしていない場合は、「TensorFlow をインストール」の手順にてインストール作業を行いましょう。 今回使用するデータ (CIFAR-10 データセット) 本手順では、TensorFlow の Convolutional Neural Network のチュートリアル にしたがって、CIFAR-10 (読み方は、シー
ねこと画像処理 part 3 – Deep Learningで猫の品種識別 – Rest Term
ねこと画像処理。 (みかん – 吉祥寺 きゃりこ) 前回の ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 では画像内の猫の顔を検出する方法を紹介しましたが、今回はディープラーニングの技術を用いて猫の品種を識別したいと思います。 学習データ ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは、自分で撮影した写真を学習データとして使うと書いたのですが、都内の猫カフェ等で出会える猫に限ってしまうと品種の偏りが大きくなってしまうので、ここではしぶしぶ研究用のデータセットを使うことにします。。ただ、Shiba Inuがあるのに日本が誇るMike Nekoが含まれていないのでデータセットとしての品質は悪いと思います。 The Oxford-IIIT-Pet dataset オックスフォード大学が公開している動物画像のデータセットです。その内猫画像は2400枚、クラス数は12で1クラスにつき200枚あります。今
画像枚数50枚で機械学習させようと思ったときの手段メモ - Qiita
概要 機械学習超初心者の僕が、画像を使ったWebアプリを思いついたので、 「ディープラーニング使えばなんとかなるやろ〜」 って思っていたら上手く行かず、社内の名だたる機械学習の先輩方に相談させていただいたときのメモ。 今回やりたいこと 飲み会で「好きなタイプの芸能人はだれ？」と訊かれたときに答えることができるWebサイト 必要なUX ユーザーがWebサイトに来訪する 50人位のモデルの画像が出てくるので、1枚1枚に対して「タイプ」「ちょっと好き」「普通」「少し苦手」「だいぶ苦手」のうち1つを選択して入力する その結果から、ユーザーが好きになるであろう芸能人の顔写真と、「あなたはこの方が好きになるでしょう」的な文言が表示される 飲み会で「俺、人工知能に堀北真希がタイプだって言われたんすよ」って回答できる めっちゃ欲しくないですか？ 飲み会で定番のあの質問が社会人になってから結構面倒だったので
図面・画像比較システムMIIDEL – 変更点が見出でる！差分比較ならミーデル
AI画像認識を使った画像差分比較システム MIIDELとは、新旧図⾯・書類のチェック作業において、変更点を色別表示することで⽬視判別時の⾒落としを減らす画像・図⾯⽐較システムです。 2024年4月より、新たにMIIDEL8の提供を開始します。お客様と共に歩みつづけ、様々な機能を取り入れており、これまでに国内外にて多数導入頂いております。 MIIDEL8について
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シグモイド関数の１次微分
pipでバージョン指定してインストール - Qiita
ドローン空撮を受け入れます。（参加資格を満たす方） | 京都美山サイクルグリーンツアー
8. 次のステップ
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TensorFlow RNN関連のimportやRNN(LSTM)Cellでエラーが出た場合の対処(v 0.11r~) - Qiita
