gulp で jade と SCSS と CoffeeScript 動かす為のメモ - Qiita
感想 Googleさんが作った Web Starter Kit の設定ファイルを読んで理解できる感じが衝撃的。 151104 追記 Web Starter Kit の gulpfile に babel 使われるようになって慣れてないと読み辛い。。 gulpfile.babel.js grunt より簡単にいろいろとできるんだろうなって思えた。 勉強させていただいた記事（ググった順） タスクランナーgulp入門 gulp.js その4 プラグイン一覧 BrowserSyncでうきうきレスポンシブ対応アプリ開発 LiveReload から BrowserSync に乗り換えてる git pushがrejectされたときの解決の手順 non-fast forward エラーで強制的にpushする gulp-autoprefixerよりもいい感じ。gulp-pleeeaseを使ってcssを処理しよ
Deep Learningの気持ちを理解する - Classification編 - Qiita
画像分野では今やDeep Learningによる解析が主流となりつつありますが、結果の解釈が難しいのが難点です。医療分野などでは特に、モデルの出力に対する説明力が強く求められるのではないでしょうか。今回は、そういった時に活用できる可視化手法を紹介します。 紹介する手法はOBJECT DETECTORS EMERGE IN DEEP SCENE CNNs, Zhou+, '14で提案されている方法です。 論文中でやっていること classificationモデルの学習（通常の学習） 1と同じ前処理を適用した画像を入力として、1で学習したモデルでclass毎の確率値を計算 2で使用した画像の一部の領域をマスクした画像を入力として、class毎の確率値を計算 3を5000個程度の領域で行い、値を取得 4の個々の出力値と2の出力値の差分をとる 任意の閾値を設定し、5の値が閾値を超えていない領域は0
CaboChaで係り受け解析 - Qiita
cabochaを使って日本語の係り受けを調べるコードを作ってみました。 とりあえず名詞と形容詞の関係の抽出をしてみました。 参考文献 CaboChaのwindows環境へのinstallなどはmima_itaさんのブログを参考にして頂ければと思います。 WindowsにCabochaをいれてPythonで係り受けを解析してみる 品詞と語の順を簡単にまとめてみる 自然言語について専門的に勉強した事はありませんし、論文等で調査したわけではなく、たんなる素人の発想を以下に記載致します。 名詞、動詞、形容詞に絞って、単純に直前の語の品詞との関係を考えると以下のようなパターンにわけられると思います。 名詞 → 名詞：「○○が□□を見た」のように、後ろの名詞が対象を表す 名詞 → 動詞（→ 名詞）：「○○が見た□□は」のように、主語の動作または対象となる後ろの名詞に対する動作を表す 名詞 → 形容詞：
DBNとLabelSpreadingを使った半教師ありラベル学習 - Qiita
教師あり学習で文書分類をするためのラベル付け作業に疲れた方がいらっしゃったので、少ないラベルで分類が可能なように半教師あり学習でテキスト分類を行うものを作ってみました。 参考資料 コンピュータビジョン最先端ガイド6 (CVIMチュートリアルシリーズ) Deep Learning Tutorials Learning with local and global consistency, Zhou+, 2004 やったこと DBNで特徴量抽出 LabelSpreadingで半教師あり学習によるラベル付け 手順 DBNで特徴抽出 グリッドサーチで適当に層の深さ、学習係数、各層のユニット数を決定(Top層のユニット数は圧縮後の次元数) DBNでpre-trainingを行いweightとバイアスを学習 Top層の出力を次元圧縮後の特徴量として分類器に投入する LabelSpreadingで半教師あ
人工データを使ってPylearn2でDBMを試してみた - Qiita
Pylearn2を使ってDeep Learningしてみました。 まともなデータを使ってテストはしていないし、まともなアウトプットが出ていないので、"ふ〜ん、Pylearn2ってこんな感じか"、っていうPylearn2の雰囲気をつかむ目的で読んで頂けますと助かります。 Pylearn2のインストール とりあえず公式のドキュメントを参考にしてください。 theanoのバージョンによってはエラーが出るため、その場合は下のstackoverflowを参考にして下さい。 Pylearn2 dev documentation psycopg2, pymc, theano and DYLD_FALLBACK_LIBRARY_PATH 参考資料 とりあえず、下のコンピュータビジョン最先端ガイド6を一読して、Deep Learning Tutorialsを読みつつtheanoで実装しながら動かすと、なんと
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