Python vs Ruby 『ゼロから作るDeep Learning』 2章 パーセプトロンによる論理回路 - Qiita
概要 書籍『ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』2章のコードを参考に Python と Ruby でパーセプトロンによる論理回路 (ANDゲート, NANDゲート, ORゲート, XORゲート)を実装する。 計算処理では外部ライブラリを利用する。Python では NumPy を、Ruby では Numo::NArray を使用する。 環境構築が必要な場合はこちらを参照。 → Python vs Ruby 『ゼロから作るDeep Learning』 1章 sin関数とcos関数のグラフ http://qiita.com/niwasawa/items/6d9aba43f3cdba5ca725 ANDゲート 重みとバイアスは、人力で適切な値を導いたもの。 Python and_gate.py import numpy as np def
「Pythonで体験する深層学習」勉強会 第５回 (2017/03/30 19:00〜)
2016年7月にコロナ社から出版された「Pythonで体験する深層学習」を教科書に、著者の浅川伸一先生による講義スタイルの勉強会です。 勉強会で使用した講義資料や動画は公開予定です。 参加者希望の方はスタートアップアンケートに回答をお願いします。 スタートアップアンケート 勉強会のプロジェクトページを作成いたしました(2016年8月22日)。 当日までの準備についての情報が記載されていますので，御覧ください。 第5回の内容について 第5回となる今回はリカレントニューラルネットワークを取り合いげます。「Pythonで体験する深層学習」の4章と5章の理科連とニューラルネットワーク関連の内容についてお話しします。具体的な項目を列挙すれば エルマンネットワーク バックプロパゲーションスルータイム 双方向リカレントニューラルネットワーク LSTM GRU 実装についての要望をいただきましたのでソース
Deep Learningの習得にはスクラッチでの実装が効果的
多くの業界からますます注目を集める機械学習・深層学習。2012年、東京大学の松尾 豊研究室においてDeep Learningとはじめて出会った巣籠 悠輔氏は、現在、母校東大の招聘講師としてAIの未来を担う後進の育成に力を入れている。Deep Learningに関する英文による書籍執筆経験もあり、株式会社 情報医療（MICIN, Inc.）※では同社の最高技術責任者（CTO）を務める巣籠氏にお話をうかがった。 ※：機械学習・深層学習を医療分野に応用した新事業の開拓を目指して2015年11月に設立された。MICINは「マイシン」と読む。 Deep Learningとの出会い～2012年、松尾 豊研究室 私がDeep Learningを知ったのは2012年の秋、東大の修士2年で、現在では人工知能の世界で非常に著名な松尾 豊先生の研究室に在籍していました。松尾先生が「Deep Learningはす
Google、深層学習フレームワーク「TensorFlow 1.0」を発表 | OSDN Magazine
Googleは2月15日、オープンソースの深層学習フレームワーク「TensorFlow 1.0」公開を発表した。高速化や柔軟性の強化、安定性の強化などが行われている。 TensorFlowは深層学習（ディープラーニング）向けの機械学習ライブラリで、Google Brain Teamが20015年にオープンソースで公開した。Dropbpx、Airbnb、Snapchat、SAPなど多くの企業や組織で利用されており、Googleによると公開から1年以上でここから派生した6000件以上のオープンソースリポジトリが存在するという。Google内部でもGoogle Translateの改善など様々なプロジェクトに使われているとのこと。 TensorFlow 1.0ではPython APIが安定扱いとなり、今後のマイナーアップデートリリースでも互換性が保証されるようになった。これによって今まで以上に運
なぜ機械学習にPythonが選ばれるのか - Qiita
教育言語として Pythonは「同じインデントレベルの文は同じ塊」というルールを採用しており、見掛け上のPythonプログラムの最大の特徴となっています。 Python作者のGuido van Rossum氏(オランダ人でアムステルダム大学卒)はPythonを開発する以前に、オランダで教育向けの「ABC言語」の開発に関わっており、Python自体はRAD(迅速なアプリケーション開発)がメインで教育用を念頭に開発してはいなかったものの、ルーツとなったABC言語では文法に関してさまざまな研究が行われ、インデントを使うのが初心者にとってもっとも間違いにくいブロックの表現として採用していたのです。(Donald Knuth氏が推進していた。) Rubyist のための他言語探訪 【第 1 回】 Python Pythonがプログラミングの学習に向いているたった一つの理由 From ABC to P
機械学習とディープラーニングの入門者向けコンテンツまとめ - Qiita
機械学習とディープラーニングについて、入門者向けに解説されているネットと書籍の情報をまとめてみました。 ニューラルネットワークやディープラーニングについては、書籍『ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』が特におすすめです。 機械学習全般についてなら、書籍『Python機械学習プログラミング - 達人データサイエンティストによる理論と実践』が特におすすめです。 他にもおすすめのコンテンツがありましたら、コメントで教えてください。 機械学習 【ネット】 やる夫で学ぶ機械学習シリーズ けんごのお屋敷 【ネット】 高卒でもわかる機械学習 頭の中に思い浮かべた時には 【ネット】 機械学習 はじめよう 技術評論社 プログラム言語はPython。 【ネット】 機械学習概論 講義テキスト 書籍『ITエンジニアのための機械学習理論入門』のSlideSh
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
反対の方向からやって来る人 - PythonではじめるDeep learning
2017 - 01 - 24 反対の方向からやって来る人 人生 シェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket この間、大学の帰り道に駅のホームを歩いていた時のことです。 適当に書いたレポートを、ぽいっと提出して、 大学辞めたいなぁ、とか思いながら 駅のホームを歩いていました。 大量の大学生が大学の方に向かっていました。 きっと彼らには今からテストがあるのでしょう。 その流れに逆らって歩いていると その中に自分と同じ方向を向いている人を何人か見つけることが出来ました。 1組のカップルと、それと僕と同年代くらい男の人です。 男がカップルの横を、するり、と抜いていきます。 僕はこの人に負けちゃいけない。 なぜか、そう思って、この人について行くことにしました。 ホームの橋から橋まで歩くつもりなのでしょう、 どんどん進んでいきます。 だんだんと、歩幅
量子コンピュータが人工知能を加速する。を読んだら僕の世界が加速した話(後編) - PythonではじめるDeep learning
2017 - 01 - 24 量子コンピュータが人工知能を加速する。を読んだら僕の世界が加速した話(後編) シェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket おはようございます(ᵔᴥᵔ) まず初めに、読者登録してくださった方々ありがとうございます！(ᵔᴥᵔ) せっかくこんなにたくさん登録していただいたのに、全然更新できなくてすみません！ これからはできるだけちゃんと更新していくのでよろしくお願いします(ᵔᴥᵔ) ということで、さっそく本題に入りたいと思います。 目次 前編のまとめ 後編 人工知能の加速によって世界が変わる 量子の世界 日本は今後どうすればいいのか？ おわりに 前編のまとめ いきなり後編に入る前に、前編を読んでない方もいると思うのでこれまでの流れを軽くおさらいをしたいと思います。 まず、「D-wave」という謎のベンチャー企業によ
Tutorial: Deep Learning in PyTorch - i am trask
An Unofficial Startup Guide. Posted by iamtrask on January 15, 2017 EDIT: A complete revamp of PyTorch was released today (Jan 18, 2017), making this blogpost a bit obselete. I will update this post with a new Quickstart Guide soon, but for now you should check out their documentation.</a> This Blogpost Will Cover: Part 1: PyTorch Installation Part 2: Matrices and Linear Algebra in PyTorch Part 3:
PyTorch
Join us at PyTorch Conference in San Francisco, October 22-23. CFP open now! Learn more. Learn Get Started Run PyTorch locally or get started quickly with one of the supported cloud platforms Tutorials Whats new in PyTorch tutorials Learn the Basics Familiarize yourself with PyTorch concepts and modules PyTorch Recipes Bite-size, ready-to-deploy PyTorch code examples Intro to PyTorch - YouTube Ser
OSX10.10でCaffeをインストール、リファレンスモデルで画像を分類 - Qiita
2015年4月22日現在の情報です caffeは頻繁にアップデートを行うので今現在動くかは保証しかねます インストールからリファレンスモデルを用いて画像判別をします． リファレンスモデルbvlc_reference_caffenet.caffemodelとclassify.pyを使用した画像識別についてまでです． caffeとは ディープラーニングフレームワーク 非常に高速かつ開発が活発で人気の高いフレームワークです 詳しくは公式を見ましょう http://caffe.berkeleyvision.org/ 少し性能を見たい方は Caffe Demos に分類したい画像のURLを貼ると 公式のリファレンスモデルで画像分類を行ってくれます MacOSX10.10.3(yosemite)にインストールする 以下の記事も参考になるかと思います OS X 10.10（Yosemite）にCaffe
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deep learning にも使える scikit-learn の概要と便利な機能 - Qiita
長野ディープラーニングハンズオン (2017/05/20 10:00〜)
Kindleストアで人気の『基礎Python 基礎シリーズ』が45％オフで買えるセールを実施中【やじうまの杜】
Deep Learning with Python
Pythonで始める機械学習入門
