KNeighborsClassifier
KNeighborsClassifier# class sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, *, weights='uniform', algorithm='auto', leaf_size=30, p=2, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=None)[source]# Classifier implementing the k-nearest neighbors vote. Read more in the User Guide. Parameters: n_neighborsint, default=5Number of neighbors to use by default for kneighbors queries. weights{‘unifor
ChainerX Beta Release
ChainerX Beta Release By Seiya Tokui Dec 3, 2018 In Announcement Today, we announce ChainerX, a fast, portable, and extensible backend of Chainer. It is aimed at reducing the host-side performance overhead as well as making models much easier to ship for applications. ChainerX is included as an optional feature of Chainer v6.0.0 beta1, and is planned to be officially released as a part of Chainer
ディープラーニングによる異常検知手法ALOCCを実装した - Qiita
はじめに ディープラーニングを用いた異常検知手法であるALOCCをChainerで実装し，MNISTで実験しました。 全体のコードはGitHubのリポジトリにアップロードしました。 ALOCCについて ALOCCは画像データに対して異常検知を行うための手法です。 多くの場合，異常データは正常データに比べて極めて少ないか，全く無いです。 そこで，ALOCCでは正常データのみを利用して学習し，その分布から外れたデータを検出します。 学習 ALOCCのモデルは以下のようなオートエンコーダとGANを組み合わせたような構造をしています。 オートエンコーダ部分はGANのGeneratorに相当し，Reconstructor (${\cal R}$) と呼ばれます。 学習時には正常画像にノイズを加えたデータを入力し，元通りに復元することを学習します。 Discriminator (${\cal D}$)
Deep Learning を使って衛星画像から建物を検出する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? SpaceNetと呼ばれるデータセットを用いて、衛星画像から建物を検出する畳み込みニューラルネットワークを学習した 学習したニューラルネットワークにより、IoU=0.602 の精度で建物領域を抽出できることを確認した 衛星画像と既存のGISデータに対して機械学習を適用することにより、広域の衛星画像からの情報抽出を大幅に効率化できる可能性を示した Source on GitHub 1 機械学習による衛星写真の自動解析 近年、AIブームの影響もあり、衛星画像の自動解析に注目が集まりつつあります。 衛星画像や航空写真は、地図作成や変化抽出など
Released Chainer/CuPy v5.0.0
Released Chainer/CuPy v5.0.0 By Seiya Tokui Oct 25, 2018 In Announcement We have released Chainer and CuPy v5.0.0 today! This is a major release that introduces several new features. The following is a list of selected updates. Full updates can be found in the release notes: Chainer, CuPy. Static subgraph optimization (experimental). By applying the @static_graph decorator to the static part of yo
np.choiceとchainer.utils.WalkerAliasの速度対決 - Qiita
import numpy as np import chainer from time import time import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline loops = 10 # for taking average verc_size = 10 ** np.arange(1, 7) # i n_samples = 10 ** np.arange(1, 7) # j t_choice = np.zeros((len(verc_size), len(n_samples))) t_alias = np.zeros((len(verc_size), len(n_samples))) t_aliasv = np.zeros((len(verc_size), len(n_samples))) for i in range(len(verc_
Chainerを高速化するiDeepをインストールする - Qiita
はじめに Chainer 4からiDeepが正式にサポートされるようになりました。iDeepを使うことでCPUによる学習・推論が高速になります。もちろん、iDeepはXeon系のCPUを主なターゲットとしていますが、経験上ノートPCレベルでも多少の速度向上があります。 iDeepの活用方法について説明したウェブサイトはいくつかあるのですが、導入をMKLのインストールから通しで説明しているサイトがなかったので、備忘録のためにiDeepの導入方法を記載します。 なお、本説明はUbuntu 16.04、Chainer 5.0.0rc1を対象にしています。iDeepやChainerのAPIは今後どんどんかわってゆくと思われるので、適宜ソースのサイトを参照してください。 手順 Pythonの導入 適当な方法でPythonが使える環境を作ります。このとき、Pythonのshared objectを忘れ
Caffeで超軽量な "Semantic Segmentation" のモデルを生成する Sparse-Quantized CNN 512x1024_10MB_軽量モデル_その１ - Qiita
◆ はじめに 先月ようやく、今時のGPU付きのノートパソコンを購入できたので、本格的に趣味でDeepLearningに取り組めるようになった。 ただ、セマンティック・セグメンテーションに興味を持ってあれこれとモデルを作り始めてみたものの、最終生成されたモデルのサイズが 500MB とか、200MB とか、ロースペック端末では現実的に利用不可能な巨大なサイズとなることが分かり、途方に暮れていた。 都合上、 Pure Caffe や Pure Tensorflow 、あるいは、それらの派生フレームワーク で実装できないモデルは除外して検証してきている。 目的の本質は、 Neural Compute Stick ＋ RapberryPi の構成でセマンティック・セグメンテーションをブーストすること、なのだが、NCSDK側のAPIが各レイヤーに対応していない、あるいは、中間コード生成時に floa
Chainerで画像分類するためのデータセットを自作して読み込む方法 - Qiita
概要 Chainer入門者向けの記事です。チュートリアルから一歩進んで、世に公開されている画像データや自分で集めた画像などから画像分類の学習用データセットを作る方法をまとめました。 いざ自分でChainerで画像分類に取り掛かろうとした際に、最初に躓いたところであり、調べるのにも時間が掛かったので、備忘録のようなものになります。 環境 macOS High Sierra 10.13.6 python 3.6.5 Chainer 4.3.1 実行例 DeepLearningLabさんがGitHubに以前ハッカソンにて使用していた画像データを公開してくれていますので、そのデータをサンプルにしてChainer用のデータセットを作成していきます。データセットはこちら。 かなりのデータ量なので試す方はご注意ください。とは言っても3GBちょいですけどね。 フォルダ構成は以下のとおりです。 data |
【将棋AI】「将棋AIで学ぶディープラーニング」を読む♪～Chainerの基本II～Cifar10から学ぶ - Qiita
第廿夜は、本書から逸脱するが、新たなNetworkモデルに拡張するために、基本に戻ってCifar１０のフィッティングについて学びなおす。 ### やったこと （１）そもそもCifar10のフィッティングについて （２）そもそも今回のモデルでCifar１０はフィッティングできるのか （３）VGGモデルを変えて、Cifar１０のフィッティング精度を見る ### （１）そもそもCifar10のフィッティングについて いきなりですが、以下を参考にしました。 【参考】 ①[ChainerによるCIFAR-10の一般物体認識 (2) ](http://aidiary.hatenablog.com/entry/20151114/1447469049) ②[mitmul/chainer-cifar10 ](https://github.com/mitmul/chainer-cifar10) コードはほとん
【将棋AI】「将棋AIで学ぶディープラーニング」を読む♪～強い方策ネットワークを目指す - Qiita
第廿一夜も、本書から逸脱するが、昨夜の延長としてVGGモデルを利用して、強い方策ネットワークを目指す。 ### やったこと （１）VGGモデルを利用する （２）LesserKai vs Policy vs VGG_Policyの総当たり戦 （３）さらなる追求 ### （１）VGGモデルを利用する ほぼ前回のCifar10のモデルから想像できると思いますが、モデルは以下のようなものです。 from chainer import Chain import chainer.functions as F import chainer.links as L from pydlshogi.common import * ch=192 class PolicyNetwork(Chain): def __init__(self): super(PolicyNetwork, self).__init__(
機械学習実装時のコード（gpu、chainer、ubuntu） - Qiita
事前にインスールするもの（python3系） numpy, pandas, scipy, matplotlib, numba, chainer, sklearn をpip3で。 他に tkiinterを、sudo apt-get -y install python3-tkで gpu関連 1秒ごとにgpuの使用状況を表示 nvidia-smi -l 1 gpuを稼働するには、コードもgpu対応のものに書き換えないといけない。 https://qiita.com/ikeyasu/items/246515375b34e9fb4846 GPUで実行するには Chainクラスはto_gpuメソッドを持ち、この引数にGPU IDを指定すると、指定したGPU IDのメモリ上にネットワークの全パラメータを転送します。こうしておくと、前進計算も学習の際のパラメータ更新なども全部GPU上で行われるようになりま
ChainerのTRAIN_MNISTベンチマーク(GTX1070有/無) - Qiita
C:\chainer-master\examples\mnist>python train_mnist.py GPU: -1 # unit: 1000 # Minibatch-size: 100 # epoch: 20 epoch main/loss validation/main/loss main/accuracy validation/main/accuracy elapsed_time 1 0.190619 0.0927074 0.94225 0.9699 46.2703 2 0.0732134 0.0946572 0.976817 0.9698 94.4335 3 0.0495815 0.0804488 0.98425 0.9754 143.703 4 0.0345411 0.0673166 0.988683 0.9802 193.947 5 0.0294899 0.073428
ブラウザで手描き数字認識 (前処理付き版) - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TL;DL 機械学習において前処理って大事ですね。 はじめに 「そうだ、機械学習をしよう」と思って、とりあえず始めるのはMNISTを使った手書き数字認識だと思う。例えばChainerのサンプルとか動かして、ロスが減って「なんか学習できてるっぽいなぁ」と思うところまで行ったとする。次に「ちゃんと学習できてるか、学習させたモデルに自分の手書き文字を認識させてみよう」と思ってやってみると全然認識できなかったりして驚くわけですね。 この話を機械学習に詳しい人にしたら「ちゃんと前処理した？」と言われて、「いやしてないけど、こんな簡単な認識、前処理
Chainerで画像分類するためのデータセットを自作して読み込む方法 - Qiita
概要 Chainer入門者向けの記事です。チュートリアルから一歩進んで、世に公開されている画像データや自分で集めた画像などから画像分類の学習用データセットを作る方法をまとめました。 いざ自分でChainerで画像分類に取り掛かろうとした際に、最初に躓いたところであり、調べるのにも時間が掛かったので、備忘録のようなものになります。 環境 macOS High Sierra 10.13.6 python 3.6.5 Chainer 4.3.1 実行例 DeepLearningLabさんがGitHubに以前ハッカソンにて使用していた画像データを公開してくれていますので、そのデータをサンプルにしてChainer用のデータセットを作成していきます。データセットはこちら。 かなりのデータ量なので試す方はご注意ください。とは言っても3GBちょいですけどね。 フォルダ構成は以下のとおりです。 data |
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