コピペから脱却して自由に Deep Learning するための TensorFlow 再入門 - Qiita
はじめに TensorFlow はなかなかとっつきにくい部分があるかと思います。書き方が独特なので、慣れるまでに時間がかかるかと思います。公式の MNIST は一通りやったけど、自分で考えたディープニューラルネットワーク (DNN) をどう書いたらいいかわからない……なんてこともあるのではないでしょうか。 この記事では、シンプルな問題を題材にして、 TensorFlow をコピペに頼らず、自分の書きたい DNN を 低レベル API を使ってどのように書くかを最小構成で説明していきます（今さら感はありますが。。）。ベースは公式ドキュメントの Low Level APIs のあたり です。 内容としては： TensorFlow の最小構成要素 TensorFlow で線形関数のフィッティング TensorFlow で DNN を実装 のようになっています。また、以下のような方を対象としており
怠け者のためのディープラーニング入門 - イントロ
目次 イントロ ← 今ココ Scikit-learn・Keras モデルの性能指標・評価方法 データの前処理・データ拡張 早期終了(early stopping) 転移学習 ハイパーパラメータのチューニング モデル圧縮 応用 はじめに 大学3年生のとき、小林雅一『AIの衝撃 人工知能は人類の敵か』という本をなんのきなし読んだことがあります。その本の中で「最先端のAIを実装できるのは世界でも50人くらいの研究者・大学院生くらいだ」といった文章を読み、なんだかすごそうという動機で機械学習に触れ始めました。そのころちょうど、TensorFlow 0.0.5が公開されて騒がれていたことを覚えていますが、当時ディープラーニングとは何かすらまったく分かりませんでした。それから約2年の月日が経ちますが、TensorFlowをはじめとしたフレームワークの普及もあってか「最先端のAI」というものを研究し実装
TensorflowのFaster RCNN実装を試す - Qiita
デモが動かない 画像の物体検出をして、赤枠で囲って表示するというデモが準備されています ここにデモを動かす手順があります しかし、この通りにやっても、訓練済みモデルファイルとソースのネットワーク構成がずれているようなエラーが出ます なんらかのバージョン問題なんだと思いますが、よくわからないのであきらめました そもそもこのFaster RCNN実装が想定しているTensorflowのバージョンがいくつなのか不明だし・・・ 自分でモデルをトレーニングする 仕方がないので自力でモデルをトレーニングして、それでデモを動かすことにしました。 画像データのダウンロード README通りに入手＆解凍＆配置 # wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar # wget http://host
TensorFlowで畳み込みLSTMを用いた動画のフレーム予測 - Qiita
この記事は、TensorFlow Advent Calendar 2016の18日目の記事です。 もともとはPredNetを実装しようと思ってConvLSTMを実装していたのですが、これ単体でも動画のフレーム予測ができるのでせっかくなので試してみようと思ってこの記事を書きました。 この前のTensorFlow UserGroupのイベント「NN論文を肴に飲む会」でも発表させていただきましたので、元となる論文の概要などが気になる方はこちらのスライドをご覧ください。 Convolutional LSTM(畳み込みLSTM) 名前からしてどんなものなのかという想像は簡単につくと思います。従来のLSTMでは時間遷移する状態は（バッチサイズ, 中間層のユニット数）の2階テンソルでしたが、それが(バッチサイズ,縦,横,チャンネル数)の4階テンソルになったものです。その際、扱う状態が画像情報なので、従来
TensorFlow (ディープラーニング)で為替(FX)の予測をしてみる - Qiita
今回は以下の論文を参考に、過去の値動きの変動量を学習させてみます。 終値の変動値を特徴量として、次に上がるか or 下がるかを予測する2クラス問題です。 Artificial neural networks approach to the forecast of stock market price movements (精度が平均8割もあるけど…ホントかなぁ） ヒストリカルデータの取得 フリーでデータをダウンロードできるところはたくさんありますが、細かい時間単位（５分足とか１分足）になると数が限られます。有名どころだと FXDD OANDA (API) Dukascopy この辺りでしょうか。ただ注意しなければならないのは、どこでダウンロードしても同じデータであるとは限らない点です。 な… 何を言っているのか わからねーと思うが、俺も何をされたのかわからなかった……… 恐ろしいものの片鱗
数学の苦手なバイオの学生がCourseraの機械学習コースを修了して気づいたこと - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 機械学習を学ぶのに最も適した教材と言われる、Machine Learning | Coursera を受講し終わりました！ 「機械学習に興味はあるけど、何から始めたらいいかわからない」 「Courseraはいいって聞くけど、難くて挫折する気がする」 「機械学習やるなら、PRMLがいいって聞いたけど」 という人は多いと思います。私も同じように思っていました。Courseraの機械学習コースを始めたのはなんとなくですが、修了してみて、やって本当に良かったと思います。機械学習は面白いし夢があるので、ちょっとでも興味がある人の背中を押したいと思
Googleから出た機械学習ライブラリTensorFlowのインストール - Qiita
$ python Python 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13) [GCC 4.8.2] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import tensorflow as tf I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:77] LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda-7.0/lib64: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:1062] Unable to load cuDNN DSO. >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') >>> sess
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