https://tensorflow.github.io/saliency/
Generative Adversarial Networks for beginners
Practical Generative Adversarial Networks for Beginners You can download and modify the code from this generative adversarial networks tutorial on GitHub here. According to Yann LeCun, “adversarial training is the coolest thing since sliced bread.” Sliced bread certainly never created this much excitement within the deep learning community. Generative adversarial networks—or GANs, for short—have d
CNNを利用したセンチメント分析 - にほんごのれんしゅう
■ CNNを利用したセンチメント分析 Deep Learningを利用したテキスト解析が去年の１２月ごろから盛んです。ネットの日本語のQIITAやはてなブックマークを見ていると、流行したのが去年から今年の頭あたりでインパクトの強い文献は出尽くしているように見えます。2015年度12月を前後にLong short-term memoryやリカレントニューラルネットワークは自然言語処理、テキストマイニングで多大な功績を残しているケースが多いようです。 Deep Learningの基礎である、ニューラルネットワークは理論が提唱され有効性が実証されるが実現可能なコンピュータリソースが足りずに長いスリープタイムを経てきました。今回もまた長い眠りに入ってしまうのでしょうか。今回はビックなインパクトをシン・ゴジラなみに社会にぶちかましてほしいものです。 ■ 代表的なDeep Learningを用いたセン
TensorFlowによるももクロメンバー顔認識（前編） - Qiita
二番煎じ感が半端ないですが、やっちゃったものは仕方ないので書きます。 機械学習やディープラーニングについては全く初心者のソフトウェアエンジニアが、畳込みニューラルネットワークを用いて「ももいろクローバーZ」のメンバーの顔識別を行うアプリを作った話です。 作ったもの ec2上で稼働してます。ただしt2.microなので重いです。 ももクロ画像分類器 http://momomind.kenmaz.net コード https://github.com/kenmaz/momo_mind 背景 私（@kenmaz)は、仕事ではここ数年はiOSアプリ(objc/swift)ばっかり書いています。その前はJava/Ruby/PHPでWebアプリ、サーバーアプリ、開発ツール等を書いていたりもしました。ということで機械学習や人工知能に関する知識はほぼゼロでした。 自分語り＆参考図書 そんな私がなぜ、題記のよ
深層生成モデルのtensorflowによる実装(Importance Weighted Autoencoders) - Qiita
最近、深層生成モデルに興味あるのでICLRにも採択されていたIWAE(Importance Weighted Autoencoders)の実装をTensorFlowで行いました。ついでにBengio達の書いたDeepLearning本の20章(Deep generative models)を一部まとめました。 深層生成モデルとは？ 深層生成モデルが何かと言われる難しいですがおそらくNeural Networkを使った生成モデルです。 Bengio本にも書かれていますがDeepLearningの中でも最重要研究の一つです。実際、DeepLearning系の国際会議ICLRにも結構それ系の話が出ています。 例えば深層生成モデルを使うと下のようなことができます。具体的には例えばだんだん元の数字に対して0を足しこんでいくということができるようになります。(下の画像は上の行が元の(reconstru
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
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