Deep Learningで遊ぶ(3): LSTM-RNNで夏目漱石っぽい文章の生成にトライしてみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
そう言えばこのシリーズ長らく放置してました（汗）。いよいよこのブログもネタ切れが著しくなってきたので、今更そんな古いネタやるのかよと怒られるのを承知で「単に自分がやってみたかったから」というだけの理由で今更感のあるネタをやることにします。ということで、今回のネタはLSTM-RNN (Long short-term memory Recurrent neural network)です。いつも通り完全に自分専用の備忘録としてしか書いていませんので、ちゃんと勉強したい人は他のもっときちんとした資料*1や書籍*2やソース*3を当たってください。。。 超絶大ざっぱなLSTM-RNNの説明 ぶっちゃけ以下のQiitaの記事と人工知能学会の深層学習本あたりを読めば十分という気もしますが*4、我が家には色々LSTM-RNNについて解説した書籍があるのでそちらも読みながら超絶大ざっぱかつ適当に説明しておきま
CNNの学習に最高の性能を示す最適化手法はどれか - 俺とプログラミング
Adam, AdaGrad, AdaDelta, RMSpropGraves, SGD, MomentumSGDなど数ある最適化手法の中で、畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)の学習には、どのOptimizerをつかうのが最も適しているのかということを実験しました。 最適化とは SGDとは MomentumSGDとは AdaGradとは AdaDeltaとは Adamとは RMSpropGravesとは NesterovAGとは 実験環境 実験結果 ソースコード 最適化とは 最適化 (Optimization) とは、関数などを最適な状態に近づけることをいいます。ディープラーニングにおける最適化とは、モデルの予測値と実際の値との誤差から、パラメータ（重み）を更新することです。その最適化手法は以下のように様々なものがあります。パラ
iandprogram.net - このウェブサイトは販売用です！ - iandprogram リソースおよび情報
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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
ビジネス実務の現場で有用な統計学・機械学習・データマイニング及びその他のデータ分析手法10+2選（2016年版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
そう言えば3年前にこんなまとめ的エントリを書いたのでした。この内容はそのままかなりの部分が2年前に刊行した拙著の原案にもなったということで、色々思い出深いエントリです。 なのですが。・・・この3年の間に統計学・機械学習・データマイニングの諸手法及びそれを取り巻くビジネスニーズには様々な進歩があり、そろそろこの内容にも陳腐化が目立つようになってきました。ということで、3年間の進歩を反映してアップデートした記事を書いてみようと思います。前回は「10選」でしたが、今回は「10+2選」に改めました。そのラインナップは以下の通り。 統計学的検定（t検定・カイ二乗検定・ANOVAなど） t検定 カイ二乗検定 ANOVA（分散分析） その他の検定 重回帰分析（線形回帰モデル） 一般化線形モデル（GLM：ロジスティック回帰・ポアソン回帰など） ロジスティック回帰 ポアソン回帰 正則化（L1 / L2ノルム
Revolutions
Revolutions Milestones in AI, Machine Learning, Data Science, and visualization with R and Python since 2008 by Hong Ooi Last week, I announced AzureCosmosR, an R interface to Azure Cosmos DB, a fully-managed NoSQL database service in Azure. This post gives a short rundown on the main features of AzureCosmosR. Explaining what Azure Cosmos DB is can be tricky, so here’s an excerpt from the official
とりいそぎ{PythonInR}でRからTensorFlowを動かしてみた - Qiita
GoogleのTensorFlowがPythonで使えるということだったので、とりいそぎ{PythonInR}で動かしてみました。TensorFlowがどういうものかについては、「参考」の項目に記載の記事などをご参照ください。 「{PythonInR}って何？」という方のために簡単に説明すると、RからPythonを呼び出すパッケージです。 PythonInR: Use Python from Within R PythonInR - Makes accessing Python from within R as easy as pie. 下記のような使い方ができます。 第51回R勉強会＠東京(TokyoR)にてLT発表しました "An R package for creating and exploring word2vec and other vector models"を試す（+ Gl
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