最新のテーブルデータ向けNNモデルをまとめてみた
はじめに 突然ですが、みなさんはテーブルデータの分類や回帰タスクを解くとき、どのようなモデルを使っていますか？ とりあえずCPUベースですぐに動かせて、それなりの精度が出せる、LightGBMなどの勾配ブースティング決定木（GBDT）モデルでまずは試してみるという方が多いのではないでしょうか。 実際、Kaggleなどの機械学習コンペティションにおいても、テーブルデータに対してはGBDTを試す、というのがここ十年近くの王道となっていたと思います。 一方で、ニューラルネット（NN）ベースのモデルとしては、決定木的な挙動とNNモデルを組み合わせたTabNetなどのモデルが有名でしたが、計算コストが高く、パラメータの緻密な調整が必要で、それでいてGBDTに匹敵する性能が出ない場合もある、といったデメリットがネックとなり、広く使われていたとは言い難い状況だったと思います。 かくいう私も、「テーブルデ
バックプロパゲーション - Wikipedia
バックプロパゲーション（英: Backpropagation）または誤差逆伝播法（ごさぎゃくでんぱほう）[1]はニューラルネットワークの学習アルゴリズムである[2]。 バックプロパゲーションは数理モデルであるニューラルネットワークの重みを層の数に関わらず更新できる（学習できる）アルゴリズムである。ディープラーニングの主な学習手法として利用される。 そのアルゴリズムは次の通りである： ニューラルネットワークに学習のためのサンプルを与える。 ネットワークの出力を求め、出力層における誤差を求める。その誤差を用い、各出力ニューロンについて誤差を計算する。 個々のニューロンの期待される出力値と倍率 (scaling factor)、要求された出力と実際の出力の差を計算する。これを局所誤差と言う。 各ニューロンの重みを局所誤差が小さくなるよう調整する。 より大きな重みで接続された前段のニューロンに対し
Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search
Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search David Silver1 *, Aja Huang1 *, Chris J. Maddison1 , Arthur Guez1 , Laurent Sifre1 , George van den Driessche1 , Julian Schrittwieser1 , Ioannis Antonoglou1 , Veda Panneershelvam1 , Marc Lanctot1 , Sander Dieleman1 , Dominik Grewe1 , John Nham2 , Nal Kalchbrenner1 , Ilya Sutskever2 , Timothy Lillicrap1 , Madeleine Leach1 , Koray Ka
Chainerで始めるニューラルネットワーク - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Chainerは、Preferred Networksが開発したニューラルネットワークを実装するためのライブラリです。その特徴としては、以下のような点があります(ホームページより)。 高速: CUDAをサポートし、GPUを利用した高速な計算が可能 柔軟: 柔軟な記法により、畳み込み、リカレントなど、様々なタイプのニューラルネットを実装可能 直観的: ネットワーク構成を直観的に記述できる 個人的には、さらに一つ「インストールが簡単」というのも挙げたいと思います。 ディープラーニング系のフレームワークはどれもインストールが面倒なものが多いの
スマートウォッチの加速度計データとニューラルネットワークを利用してヨガのポーズを区別できるか？ - higepon blog
Rebuild: Aftershow 126: Everything Except Mayonnaise (higepon)で紹介したプロジェクト。Machine Learning | Coursera で機械学習のクラスを修了した。理解を確認するために小さなプロジェクトを作っていたので紹介。実用性はいまのところない。 まとめ Pebble Time Round（スマートウォッチ）の加速度系データ (x, y, z) を入力にしてヨガのポーズを区別できるようになるか試してみた Supervised Learning なので training/test/validation set データを手動で作成 Hidden layer 1 つのニューラルネットワークで学習させた ヨガ以外の活動（徒歩、スマホをいじってる）、Downward dog ポーズ、Warrior 2 ポーズの 3 つをある程
再帰型ニューラルネットワーク: RNN入門 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)は自然言語処理の分野で高い成果をあげ、現在最も注目されているアルゴリズムの一つです。しかしながら、その人気が先走りして実際にRNNがどのように動くのか、構築するのかを解説する書籍は限られているように思います。この投稿はその部分にフォーカスを当てて友人のDenny（WildMLブログの著者）と一緒に書きました。 さてRNNベースの言語モデルを解説したいと思います。言語モデルの用途は2つあります。1つ目は文章が実際にどのくらいの確率で現れるのかのスコアリングをすること。このスコアは文法的に、セマンティク
Estimating Rainfall From Weather Radar Readings Using Recurrent Neural Networks
Postdoc researcher in the Theoretical Systems Biology Laboratory at Imperial College London, UK Learn More Email Posts All Posts All Tags I recently participated in the Kaggle-hosted data science competition How Much Did It Rain II where the goal was to predict a set of hourly rainfall levels from sequences of weather radar measurements. I came in first! I describe my approach in this blog post. M
TensorFlowとTensorBoardでニューラルネットワークを可視化 - Qiita
$ python fully_connected_feed.py Succesfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes. Extracting data/train-images-idx3-ubyte.gz Succesfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 bytes. Extracting data/train-labels-idx1-ubyte.gz Succesfully downloaded t10k-images-idx3-ubyte.gz 1648877 bytes. Extracting data/t10k-images-idx3-ubyte.gz Succesfully downloaded t10k-labels-idx1-ubyte.g
Chainer – A flexible framework of neural networks — Chainer 7.8.1 documentation
Chainer – A flexible framework of neural networks¶ Chainer is a powerful, flexible and intuitive deep learning framework. Chainer supports CUDA computation. It only requires a few lines of code to leverage a GPU. It also runs on multiple GPUs with little effort. Chainer supports various network architectures including feed-forward nets, convnets, recurrent nets and recursive nets. It also supports
Chainer – A flexible framework of neural networks — Chainer 7.8.1 documentation
Chainer – A flexible framework of neural networks¶ Chainer is a powerful, flexible and intuitive deep learning framework. Chainer supports CUDA computation. It only requires a few lines of code to leverage a GPU. It also runs on multiple GPUs with little effort. Chainer supports various network architectures including feed-forward nets, convnets, recurrent nets and recursive nets. It also supports
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Neural network (machine learning) - Wikipedia
An artificial neural network is an interconnected group of nodes, inspired by a simplification of neurons in a brain. Here, each circular node represents an artificial neuron and an arrow represents a connection from the output of one artificial neuron to the input of another. In machine learning, a neural network (also artificial neural network or neural net, abbreviated ANN or NN) is a computati
NeuralTalk and Walk
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Convolutional neural network - Wikipedia
GitHub - mattya/chainer-DCGAN: Chainer implementation of Deep Convolutional Generative Adversarial Network
GitHub - harthur/brain: Simple feed-forward neural network in JavaScript