初心者の初心者による初心者のためのニューラルネットワーク#1〜理論：順伝播編〜 - Qiita
機械学習初心者でも、ニューラルネットワーク(neural network : NN)について理解しなければならない日がいつか来る。なので初心者代表の私が、ニューラルネットワークについて初心者なりに分かりにくいところなどを含め解釈したものをまとめてみました。 加筆修正のコメント等あれば、遠慮なく教えてください。 『3.1.ニューラルネットワークとは』『3.3. ニューラルネットワークによって何ができるのか』を少し軽く読んでから頭から読むとより分かりやすいかもしれません。 1. なぜ人はニューラルネットワークを学ぶのか 今や日常生活の様々な場面に用いられている、機械学習のコアの部分だからです。（多分） 2. ニューラルネットワークの概念 『ニューラルネットワークとは、人間の脳神経系のニューロンを数理モデル化したもののこと』だと初心者の初心者による初心者のための単純パーセプトロンでは述べられてい
RにTensorFlow + Kerasを実装した{keras}パッケージがやって来たので試してみた（追記2件あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
Python側でのTensorFlowの隆盛を他所に、R側では{tensorflow}も使いにくいし*1これはPythonistaに転生しなければならんのかなぁ。。。ということを思っていたら、出ました。あのKerasのRパッケージです。 インストール手順は普通にhttps://rstudio.github.io/keras/に書いてある通り、以下の通りRコンソールから打てばおしまいです。 devtools::install_github("rstudio/keras") library(keras) install_tensorflow() ということで、早速色々試してみようと思います。 3層NNをサクッと試してみる データセットはこちらのXORデータセット（10万サンプル）を使います。 > d <- read.csv('xor_complex_large.txt', header=T,
ディープラーニングに入門するためのリソース集と学習法（2018年版） - Qiita
最近Bitcoinの方が流行っている印象を受けますが，ディープラーニングの勢いは依然強く，Google Trendを見ても未だに検索数は上昇傾向にあるように見えます． 実際体験してみるとわかりますが，ディープラーニングはとんでもなく強力な機械学習の手法で，うまく使いこなせれば強力な武器になります．しかし，「ディープラーニングにはPhDが必要だ」「ディープラーニングは素人には学べない」といった幻想もちらほらあり，興味はあってもなかなかこの世界に飛び込めない人も多いのではないでしょうか？ この記事の目的 この記事では筆者がディープラーニングを学ぶ上で筆者が特に有効だと感じたリソースと，有効な学習法について紹介します．参考までに，筆者はディープラーニングを学び始めてまだ9ヶ月程度ですが，今となっては職場でディープラーニングを教える立場になっています．まだ筆者はディープラーニングに関しては初心者で
【Day-18】時系列のディープラーニング、RNNのまとめとKeras実装 - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 18日目。 Kerasの使い方を復習したところで、今回は時系列データを取り扱ってみようと思います。 時系列を取り扱うのにもディープラーニングは用いられていて、RNN(Recurrent Neural Net)が主流。 今回は、RNNについて書いた後、Kerasで実際にRNNを実装してみます。 今日の参考書はこの本！ 詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~ 作者:巣籠 悠輔発売日: 2017/05/30メディア: 単行本（ソフトカバー） RNNとは 通常のNeural Networkとの違い 誤差逆伝播法のアルゴリズム 勾配消失の工夫 : LSTMやGRU LSTM GRU 自然言語をにぎわすAttention Model Keras実装 データの変形、入力 学習モデル構築 学習と予測 結果 まとめ RNN
やさしい深層学習の原理 | TickTack World
それでは、最先端分野である人工知能で利用されている、「深層学習（ディープラーニング）」について、その動作原理を簡単に説明しましょう。この深層学習は、現在最もホットな研究分野なので、毎週のように新しい研究成果が発表されています。このため、ここでの情報も半年も経つと陳腐化してしまう恐れがあります。この「やさしい深層学習」は、できるだけ原理的な概念に留めますので、その点はご了解ください。 深層学習(Deep Learning)とは、機械学習の1種である「ニューラルネットワーク（Neural Network）」の階層を深めたアルゴリズムです。このニューラルネットワークとは、生物の脳の神経細胞（ニューロン）をモデルとしたアルゴリズムで、1940年代から始まる長い研究の歴史があります。 上の図は、このニューラルネットワークの構造を示しています。ニューラルネットワークは、「入力層」、「隠れ層」、「出力層
初心者でも今すぐ機械学習・ディープラーニングの勉強を始められるスライド11 - paiza開発日誌
Photo by PROTim Regan こんにちは。谷口です。 最近「人工知能」や「機械学習」に関する話をよく耳にします。実際に機械学習の勉強をしている人や、機械学習に関連した研究開発の求人を探す人も増えてきたなーと感じます。弊社のITエンジニアにも機械学習を勉強中という人がいますが、特に最初の頃は難しすぎて何から手を付けたらいいのかよく分からず、とても悩んだと言っていました。 というわけで今回は 実は機械学習とディープラーニングの違いがわかってない 機械学習勉強したいけど仕事してると体系的に学ぶ時間がない 仕事や研究で「機械学習やって」って言われそうな気配がする 過去に機械学習の勉強にチャレンジしたことがあるけど難解すぎて挫折した という方々のために、機械学習を勉強している弊社のエンジニアに、機械学習に入門した頃に役立ったスライドを聞いてきたのでご紹介します。 ■機械学習とディープラ
[Python] Deep Learning: ディープラーニング (DBN, SDA) をライブラリを使わずに実装してみた - Qiita
[Python] Deep Learning: ディープラーニング (DBN, SDA) をライブラリを使わずに実装してみたPython機械学習MachineLearningDeepLearning深層学習 本エントリの目的 この度，勉強を兼ねて，ライブラリを使わずにDeep Learning (ディープラーニング) を実装したので，ご紹介致します．言語はPythonです． ただし，参考にした書籍があります．本エントリでは，その書籍の紹介と，その書籍に記載されたJavaコードを元に，Pythonで再実装したコードについて説明をします． 背景 最近のAIブームの火付け役として，ディープラーニングが注目を浴びていることは，今更ここで述べるほどのことではないと思います．最近この手の本が大量に出版されていることを鑑みても，その注目度の高さが容易に伺えます． ただ，世の中皆が皆AIを専門に仕事をして
![[Python] Deep Learning: ディープラーニング (DBN, SDA) をライブラリを使わずに実装してみた - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3e34b577576cbcd0b086a3624ffb9c92ad5dd61c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fadvent-calendar-ogp-background-7940cd1c8db80a7ec40711d90f43539e.jpg%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D96%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDBNb3JpS2VuJnR4dC1jb2xvcj0lMjMzQTNDM0MmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz00ZTJjOGU1NjQ5YjM4MWFmYjdmMjQ2ZTFjYmI4Y2NkMg%26blend-x%3D120%26blend-y%3D500%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D0c5bec3860cbdbd7409fef8e2c69aa67)
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ディープラーニングのフレームワークChainer使ってMac/Raspberry Piで画像認識 - karaage. [からあげ]
2017/07/02 chainerのバージョン修正 1.6 -> 1.8.1 2016/12/15 chainerのバージョン固定に関して追記 趣味は人工知能です 時代は人工知能だろう！ということで、新たな趣味として機械学習の分野を学習しています、やっぱり花形はディープラーニングですかね。一応入門書的な下記の本を参考書として読んでいるのですが、20ページ目あたりから偏微分方程式がずらずら出てきて、頭がおかしくなりそうになっています。 イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書) 作者: 山下隆義出版社/メーカー: 講談社発売日: 2016/02/23メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (5件) を見る ちょっと数式を追うのも限界を感じ始めているので、「理屈より実践派！」といういかにもダメないいわけをしつつ、色々すっ飛ばして面白そうなアプリケーションをとり
![ディープラーニングのフレームワークChainer使ってMac/Raspberry Piで画像認識 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d13e91666f4a274feff9aacf52f37a36e45f2592/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20160624%2F20160624004559.jpg)
Windowsでchainerを使って画像を説明する文章を自動生成するサンプルを実行する方法 - 画像処理とか機械学習とか
qiita.com 今回はこちらの記事で紹介されている、畳み込みニューラルネットワーク＋時系列ディープラーニングを用いる手法を紹介します。 上記記事のサンプルでは、画像とそれを説明する文章データを学習させ、入力画像を説明する文章を自動生成するネットワークを実装されたと言うことで、実際に動かす方法を日本語で説明を加えて紹介します。 ・概要図(画像中で単語と文字と表記がブレてますが、同じものを指してます） 実際にdsannoさんが実装されたプログラムが GitHub - dsanno/chainer-image-captionこちらになります。 動作に必要なのが Chainerをインストール済みのPC 学習データ（ダウンロード） Caffeの学習済みネットワーク（ダウンロード） の３つになります。このサンプルでは画像のベクトル化に畳み込みニューラルネットワークはCaffeの学習済みモデルを用い
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
機械学習/深層学習について調べてみた。 | ARAYA Inc.
しかし依然として『深層学習』に再挑戦するのは難しいと感じていました。そこでグーグルでひたすらディープラーニング関係の情報を収集し続けました。ということで今回は学習の過程で参考にさせていただいた資料をQ&A形式で紹介していこうと思います。
Deep Learningライブラリ{mxnet}のR版でConvolutional Neural Networkをサクッと試してみた（追記3件あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
For non-native Japanese speakers: English version is below. ちょっと前から色々なところでちらほら名前を聞くなぁと思っていたMXnet。どうやらKagglerの間では急速に人気が高まっているようで、最近になってだいぶバグフィックスが進んだらしいというので僕もインストールしてみることにしました。 もうこれはご覧の通りで、あのXgboostも配布しているDMLCが出したものです。既にソースもドキュメントもかなり整備が進んでいて、ImageNetの学習済みモデルも配布されているようです。ということで、早速ちょっと触ってみようと思います。 Convolutional Neural Network (CNN)とは 言うまでもないことだとは思いますが、Convolutional Neural Network (CNN)という手法自体はDeep
ディープラーニングの最新動向
NVIDIA Deep Learning Dayでの講演内容です． ディープラーニングの最新の研究成果として強化学習によるロボットカーの制御，バラ積みロボットの認識，駐車場の検出，センサデータからの異常検知，画像生成を紹介しています。Read less
機械学習の学習法・オススメ本のまとめのまとめ - bohemia日記
最近、ディープラーニングが流行ってるせいか、機械学習関連の本や学習法をまとめた記事がバズっているのをよく目にします。 みんな興味はあるけど、なかなか手を出しにくい分野だから、学習方法が注目されているのだと思うのですが、それにしても多すぎると思いました。なので、機械学習のまとめをまとめてみました。Navarまとめのまとめみたいな。 人工知能ブームに追従する機械学習ブームの中、今年勉強するものの参考になれば幸いです。 オススメ本のまとめのまとめ breakbee.hatenablog.jp d.hatena.ne.jp d.hatena.ne.jp blog.livedoor.jp d.hatena.ne.jp d.hatena.ne.jp 学習に役立つ情報のまとめのまとめ qiita.com d.hatena.ne.jp qiita.com d.hatena.ne.jp aidiary.ha
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リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI／ディープラーニング」活用のリアル