PyTorch (1) リンク集 - 人工知能に関する断創録
今年の目標（2018/1/1）で宣言したとおり今年はPyTorchを使えるようにしていこうと思ってます！ ここにPyTorchのリソースをまとめる予定です。一気に追加すると収拾つかないため内容を吟味してから追加してこうと思います。外部リンク集の2つのサイトはPyTorchに関するチュートリアルや論文の再現実装など大量のリソースがまとまっていてとてもおすすめです。あと公式のチュートリアルはとてもしっかり書かれていて勉強になります。こちらもおすすめ。 PyTorch - 本家 PyTorch Forums - 本家フォーラム PyTorch Official Tutorials - 本家のチュートリアル PyTorch Official Examples - さまざまな実装例 外部リンク集 The Incredible Pytorch - チュートリアルから各種アルゴリズムの実装まで大量に紹介
畳み込みニューラルネットワークの可視化 - 人工知能に関する断創録
Deep Learningの学習結果（重み）はブラックボックスで、隠れ層のユニット（特に深い層の！）が一体何を学習したのかがよくわからないと長年言われてきた。しかし、今回紹介する方法を使うとニューラルネットが何を学習したのか目で見える形で表現できる。 畳み込みニューラルネットで学習したフィルタの可視化というと以前やったように学習した第1層のフィルタの重みを直接画像として可視化する方法がある。 しかし、畳み込みフィルタのサイズは基本的に数ピクセル（MNISTの例では5x5ピクセル程度）のとても小さな画像なのでこれを直接可視化しても何が学習されたか把握するのはとても難しい。たとえば、MNISTを学習した畳み込みニューラルネット（2016/11/20）のフィルタを可視化しても各フィルタがどの方向に反応しやすいかがわかる程度だ。 各フィルタが何を学習したかを可視化する別のアプローチとして各フィルタ
波形を見る - 人工知能に関する断創録
Pythonで音声信号処理（2011/05/14） サイン波 次は音の波をプロットして目に見えるようにしてみます。グラフの描画にはPythonのmatplotlibを使います。WAVEファイルには音をディジタル化（標本化 + 量子化）したデータがそのまま含まれているのでそれを読み出します。WAVEファイルの詳細なフォーマットはwavファイルフォーマットが参考になりました。自分でバイナリを分析してもよいですが、waveモジュールがやってくれます。 #coding:utf-8 import wave from numpy import * from pylab import * def printWaveInfo(wf): """WAVEファイルの情報を取得""" print "チャンネル数:", wf.getnchannels() print "サンプル幅:", wf.getsampwidt
Pythonで音声信号処理 - 人工知能に関する断創録
今年の目標（2011/1/1）の1つに音声認識技術の深耕というのを立ててます。いきなり音声認識をやるのは知識不足でかなり大変だということが分かったので、まずは音声のいろんな性質や信号処理の技術を一つ一つ試しながら習得していくことにしました。 音声信号処理ではよくMatlabが使われるようなのですが、 Matlabは高くて買えない（フリーのOctaveってのもあります） すでに使っているPython、Rと文法が似ていて混乱する というわけでMatlabはやめてPythonを使います。SciPyにフーリエ変換の機能があったのでたぶん同じようなことができるでしょう。Pythonのいろんな音声関係のライブラリなんかも紹介できればと思います。 当面の目標は、簡単な類似楽曲検索システムを作ることです。その後は、いろんなツール（HTKなど）を駆使して音声認識システムを作りたいと思ってます。 このページは
Juliusで連続音声認識 - 人工知能に関する断創録
大語彙連続音声認識エンジンJuliusで遊んでみました。動作環境はMac OS X Mountain Lionです。 準備 コンパイラはXcodeでインストールしたgcc（2013/1/13）を使用しました。 また、Macで動かす場合はPortAudioというライブラリも必要みたいなので、macportsであらかじめインストールしておきました（というか何か別のプロジェクトでインストール済みだった）。 % port installed portaudio The following ports are currently installed: portaudio @19.20111121_4 (active) julius本体のインストール Juliusのプロジェクトページからjulius-4.2.3.tar.gzをダウンロードします。サイトの右の方のQUICK DOWNLOADからダウンロ
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