GitHub - kaldi-asr/kaldi: kaldi-asr/kaldi is the official location of the Kaldi project.
To build the toolkit: see ./INSTALL. These instructions are valid for UNIX systems including various flavors of Linux; Darwin; and Cygwin (has not been tested on more "exotic" varieties of UNIX). For Windows installation instructions (excluding Cygwin), see windows/INSTALL. To run the example system builds, see egs/README.txt If you encounter problems (and you probably will), please do not hesitat
deeplearn.js
deeplearn.js is an open-source library that brings performant machine learning building blocks to the web, allowing you to train neural networks in a browser or run pre-trained models in inference mode. We provide an API that closely mirrors the TensorFlow eager API. deeplearn.js was originally developed by the Google Brain PAIR team to build powerful interactive machine learning tools for the bro
【本当の初心者向け】ニューラルネットとTensorFlow入門のためのオリジナルチュートリアル１ - HELLO CYBERNETICS
はじめに TensorFlowを理解する 計算グラフに対する理解 実践的なTensorFlowの理解 写像とは？ 写像をTensorFlowのコードと合わせて見る プレースホルダーという概念 写像をメモリに乗せる メモリに載せた写像のプレースホルダーに値を与える ニューラルネットのアフィン層設計 数式おさらい コードで見る ニューラルネットの設計 2層のニューラルネットワーク 活性化関数 TensorFlow APIの活性化関数 ニューラルネットの順伝播 TensorFlowの実際 tf.InteractiveSession() 順伝播を試してみる 最後に 今回の記事に関する補足 ニューラルネットを理解するための関連記事 続きの記事 はじめに TensorFlowを本格的に活用し始めて感じていることがいくつかあります。 モジュールが異様に豊富で、どれを使えばいいか分からない プログラミング
ディープラーニングでアスキーアートを作る - Qiita
はじめまして。 本業はアスキーアート (以下AA) 職人のOsciiArtといいます (本業ではない)。 AlphaGo対イ・セドルの対局を見て、「僕もディープラーニングで神AA職人を倒したい！」と思い、pythonをインストールしてちょうど一年の成果を書いていきます。 コードはこちらにアップしてあります。 https://github.com/OsciiArt/DeepAA ここで扱うアスキーアートとは ここで扱うAAとは、 こういうの……↓ ではなく、こういうの……↓ でもなく、こういうの……↓ ともちょっと違って、こういうの……↓ ではもちろんなく、こういうのです。↓ このような、線画を文字を作って再現した「トレースAA」と呼ばれるタイプのAAをここでは扱います。 詳細はwikipediaの「アスキーアート」のページの「プロポーショナルフォント」の項を参照してください。 wikipe
TensorFlowによるDeep Learningでのアイドル顔識別モデルの性能評価と実験 その2 - すぎゃーんメモ
以前に試した、アイドル顔識別の性能評価。 memo.sugyan.com それから半年以上も経ってデータ数も増えたし ちょっと確かめたいこともあったので、再び試してみた。 新データセット 前回は 40人×180件 で 計7,200件 を用意したけど、今回はもう少し多めにデータが集まっていたので(卒業などでもうアイドルではなくなってしまった子も居るけど…)、今回は 120人×200件 で 計24,000件 を抽出してデータセットを作成した。 実際にラベル付けしたデータから抽出してみると、元が同じ画像なのに加工や顔検出器のブレなどで別の顔画像として登録されてしまっているもの、明らかに同じ日・同じ場所で連写していて「ほぼ同じ顔画像」と思われるもの などの重複が結構あることに気付いて、頑張って出来る限り排除した。 前回もある程度は人力でチェックしていたけど、今回は学習済みモデルに食わせた中間層出力
Edward – Home
A library for probabilistic modeling, inference, and criticism. Edward is a Python library for probabilistic modeling, inference, and criticism. It is a testbed for fast experimentation and research with probabilistic models, ranging from classical hierarchical models on small data sets to complex deep probabilistic models on large data sets. Edward fuses three fields: Bayesian statistics and mach
Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. | Google Cloud Blog
This 3-hour course (video + slides) offers developers a quick introduction to deep-learning fundamentals, with some TensorFlow thrown into the bargain. ">This 3-hour course (video + slides) offers developers a quick introduction to deep-learning fundamentals, with some TensorFlow thrown into the bargain. Deep learning (aka neural networks) is a popular approach to building machine-learning models
MGUとかSGUといったLSTMの簡略化版をTensorFlowで実装した - 備忘録
それぞれは以下の通り（ただしTensorFlow 0.12でのみ動作確認）： MGU (Minimal Gated Unit) 論文 Minimal gated unit for recurrent neural networks 実装 An implementation for MGU based on TensorFlow. · GitHub S-LSTM (Simplified LSTM) 論文 [1601.02539] Investigating gated recurrent neural networks for speech synthesis 実装 An implementation of Simplified LSTM (S-SLTM) based on TensorFlow. · GitHub SGU (Simple Gated Unit) 論文 Deep Gate R
噂の「TensorFlowでキュウリの仕分けを行うマシン」がMFT2016に展示されていたので実物を見てきた - データの境界
個人的には最近聞いた話の中でひさびさにワクワクした話。 「医療」「教育」「農業」のようなIT未開の分野に黙々と取り組んでいる人達はヒーローに見える Google Cloud Platform Japan 公式ブログ: キュウリ農家とディープラーニングをつなぐ TensorFlow 約三行要約 エンジニア職だった方が実家のキュウリ農場でtensorflowを使った自動の「キュウリの品質仕分け機」を自作している 家族（仕分け担当はお母さん）が9段階に仕分けしたキュウリを撮影し学習用画像データ（80×80px）としている。画像7000枚分。 収穫のピーク時には一日 8 時間ずっと仕分け作業に追われる。それを自動化したい。 Web カメラによる画像撮影は Raspberry Pi 3 で制御し、そこで TensorFlow による小規模なニューラルネットによってキュウリのあり・なしを判断 学習と計
TensorFlowで顔識別モデルに最適化した入力画像を生成する - すぎゃーんメモ
動機 elix-tech.github.io の記事を読んで、「可視化」の項が面白いなーと思って。 引用されている図によると、人間の目にはまったく出力クラスとは関係なさそうに見える画像でもCNNによる分類器は騙されてしまう、ということのようだ。 なるほど分類モデルの方を固定しておいて入力を変数として最適化していけば任意の出力に最適な入力を得ることができるのか、と。 自分でもやってみることにした。 分類モデル TensorFlowによるDeep Learningでのアイドル顔識別モデルの性能評価と実験 - すぎゃーんメモ の記事で使ったモデルとデータセットで、ここではCross Validation用にデータを分けずに7,200件すべてを学習に使い20,000 step進めたものを用意した。 このモデルは学習したアイドルたちの顔画像に対してはかなりハッキリと分類できるようになっていて、試しに
models/syntaxnet at master · tensorflow/models · GitHub
The first part of this tutorial describes how to install the necessary tools and use the already trained models provided in this release. In the second part of the tutorial we provide more background about the models, as well as instructions for training models on other datasets. Contents Installation Getting Started Parsing from Standard Input Annotating a Corpus Configuring the Python Scripts Ne
WebエンジニアがTensorFlowで機械学習に入門しながら顔識別アプリを作ってみた / 2016-05-20 Machine Learning Kotohajime
https://78b88514d287ef16c8a41cdbf4.doorkeeper.jp/events/43887
TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 - すぎゃーんメモ
アイドル顔識別のためのデータ収集 をコツコツ続けて それなりに集まってきたし、これを使って別のことも…ということでDCGANを使ったDeep Learningによるアイドルの顔画像の「生成」をやってみた。 まだだいぶ歪んでいたりで あまりキレイじゃないけど…。顔画像を多く収集できているアイドル90人の顔画像からそれぞれ120件を抽出した合計10800件をもとに学習させて生成させたもの。 分類タスクとは逆方向の変換、複数のモデル定義などがあってなかなか理解が難しい部分もあったけど、作ってみるとそこまで難しくはなく、出来上がっていく過程を見るのが楽しいし とても面白い。 DCGANとは "Deep Convolutional Generative Adversarial Networks"、略してDCGAN。こちらの論文で有名になった、のかな？ [1511.06434] Unsupervise
TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を識別する - すぎゃーんメモ
以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて
Deep Learningでスケジュール調整してみる、ための自然言語処理をしてみた | GREE Engineering
GREE Advent Calendar 2015の1日目担当のふじもとです、グリー株式会社でCTOをしてます、もう10年目です。 今年もChristmasに向けてみんなで毎日更新していきますので、ぜひぜひよろしくおねがいします。 わりとどうでもよい序 去年、一昨年は25日担当だったんですが、今年は (なんでかは知らないけど) 1日目書くことになったので、ちょっと趣向を変えて技術的な内容にしてみたいと思います。 なおタイトルに、Deep Learningだの自然言語処理 (以下NLP) だの書いてますが、ぼくは機械学習やNLP、はたまたDeep Learningの専門家でもなくって、たしなむ程度に勉強していたくらいです。ので、この記事はアルゴリズムについて詳しくなろうっていうよりは、いろいろ試してみたっていう方向になってます。 Summary わりと単純なCNN + 少ないコーパスでも、タ
複合機械学習による分散データ処理でさすがに良く出来てるTensorFlow
全脳アーキテクチャ・イニシアティブ副代表の高橋です。 巷で話題のTensorFlow(TF)のwhite paperとソース見ました。ソースも見ましたが、whitepaperがとてもよく書けてるのでこれだけで大体設計が理解できるようになってます。 で、結論からですが、これさすがというかすごくよく出来てます。 ただ、ロボットミドルウェアのROSなどよりかはデータ解析ソフトウエアに近く、これと比べるとBriCAはかなりROSに近いです。 何が違うかですが； TFは多次元配列（テンソル）に対する操作を定義するカーネル（正確に言うと抽象操作のoperationにパラメータを与えて具体的な計算手順にしたのがカーネル）を有向グラフで表して、グラフ全体でなんらかのデータ処理パイプラインを表現、実行します。 この場合のグラフはBriCAやROSでいうところのノードやモジュールを結合した認知アーキやロボット
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