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KerasのLSTM model.predictを解読した話 - Qiita
概要 KerasやTensorflowを使用してニューラルネットワークの重みを計算したものの、それをどうやって実アプリケーション（iPhoneアプリとか、Androidアプリとか、Javascriptとか）に使えば良いのかって、意外と難しい。 単純なニューラルネットワークとなれば、単純で良いのだが、今回LSTMで学習した重みを使用する必要があったので、KerasのLSTMのPredictの内容を解読した。 学習済みの重みはmodel.get_weights()で取ってこれるが、こいつに関する情報がググっても全く出てこない。 結局、コードを書いて、ごちゃごちゃ手当たり次第に試していった結果、model.get_weights()で取ってくる重みは、 1つ目(インデックス0)：LSTMの入力層の入力に対する重み、入力ゲートの重み、出力ゲートの重み、忘却ゲートの重み 2つ目(インデックス1)：隠
Google I/O 注目のAndroidセッション Day3 | メルカリエンジニアリング
Androidエンジニアの @mhidaka です。 Google I/O 2017 Day3（最終日）のおすすめAndroidセッションを紹介します。 Day1, Day2と紹介してきましたがDay3ではAndroidの技術要素（TensorFlowやKotlin、Chrome OSなど）を中心に解説します。 Google I/O 注目のAndroidセッション Day1 – Mercari Engineering Blog Google I/O 注目のAndroidセッション Day2 – Mercari Engineering Blog ビデオはYouTubeで公開されているので、気になるセッションがあればぜひ見てください。 Android meets TensorFlow: how to accelerate your app with AI www.youtube.com And
機械学習を用いたシンセサイザーが持つ可能性 – Making a Neural Synthesizer Instrument –
TOP DEMO 機械学習を用いたシンセサイザーが持つ可能性 – Making a Neural Synthesizer Instrument – 様々な楽器の音を機械学習で学習させたら、「覚えた音」同士を混ぜたりすること、例えば「トロンボーンとエレキギターの中間の音」を生成するということも可能ではないか・・・というアイデアに、一つの答えが示されました。 機械学習の技術をアート分野に応用するGoogle BrainのプロジェクトMagentaから、また非常に面白い研究成果とデモが発表されました。まずはデモを試してみていただくのが一番良いのではないかと思います。 AI Experiment/NSYNTH: SOUND MAKER ここでは、事前に学習された様々な音同士をミックスさせることができます(牛や猫の鳴き声、雷の音なんてものまで用意されています)。Max MSP/Ableton Liv
SketchRNN model released in Magenta
Sketch-RNN, a generative model for vector drawings, is now available in Magenta. For an overview of the model, see the Google Research blog from April 2017, Teaching Machines to Draw (David Ha). For the technical machine learning details, see the arXiv paper A Neural Representation of Sketch Drawings (David Ha and Douglas Eck). To try out Sketch-RNN, visit the Magenta GitHub for instructions. We’v
SketchRNN model released in Magenta
Sketch-RNN, a generative model for vector drawings, is now available in Magenta. For an overview of the model, see the Google Research blog from April 2017, Teaching Machines to Draw (David Ha). For the technical machine learning details, see the arXiv paper A Neural Representation of Sketch Drawings (David Ha and Douglas Eck). To try out Sketch-RNN, visit the Magenta GitHub for instructions. We’v
Making a Neural Synthesizer Instrument
Making a Neural Synthesizer Instrument May 18, 2017 Jesse Engel jesseengel jesseengel In a previous post, we described the details of NSynth (Neural Audio Synthesis), a new approach to audio synthesis using neural networks. We hinted at further releases to enable you to make your own music with these technologies. Today, we’re excited to follow through on that promise by releasing a playable set o
KerasではじめるDeepLearning | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 今回はKerasというDeepLearningのライブラリについて書かせていただきます。 Kerasとは 公式のドキュメントによると以下のようになっています。 Kerasは，Pythonで書かれた，TensorFlowまたはTheano上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリです． Kerasは，迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました． 可能な限り遅れなくアイデアから結果に進められることは，良い研究をする上で重要です． Keras Documentationより Kerasを利用するとDeepLearningの背後にある数学的な部分をスクラッチで実装しなくても、各層で利用するアルゴリズムとパラメータを指定するのみなど、比較的短いコードで目的のネットワークを表現することができます。 そのため、研究領域において非常に流れが早く企業などでも素
TensorFlow の "AttributeError: 'module' object has no attribute 'xxxx'" エラーでつまづいてしまう人のための移行ガイド - Qiita
TensorFlowでディープラーニングを試してみるにあたって、まずは先人たちが公開してくれているスクリプトを動かしてみよう、と思うわけですが、こういうエラーにぶつかってしまいます AttributeError: 'module' object has no attribute 'scalar_summary' AttributeError: 'module' object has no attribute 'merge_all_summaries' AttributeError: 'module' object has no attribute 'SummaryWriter' etc... 「そんな関数はない」と言われてるようですが、恥ずかしながらTensorFlowもPythonもちゃんと勉強しないままにまずはスクリプトを実行してみよう、という状況ですので、ひとつひとつググってStac
TensorFlowによるももクロメンバー顔認識（後編） - Qiita
前編: http://qiita.com/kenmaz/items/4b60ea00b159b3e00100 中編: http://qiita.com/kenmaz/items/ef0a1308582fe0fc5ea1 機械学習やディープラーニングについては全く初心者のソフトウェアエンジニアが、畳込みニューラルネットワークを用いて「ももいろクローバーZ」のメンバーの顔識別を行うアプリを作った話の続きです。 学習過程 前回までで精度85%のモデルができたものの、無知の状態からのスタートだったので最初の頃は全然精度が出せてませんでした。誰かの役に立つかもしれないので試行錯誤の経過をメモっておこう。 ファーストバージョン MNISTのexpertのサンプルを元にとりあえず実装 => 精度53~56% 課題1: 例えば、右向きの顔写真=>全部「高城れに」、真正面を向いている写真はあーりん、といった
TensorFlow Wide & Deep Learning Tutorial
Predicting Income with the Census Income Dataset The implementation is based on TensorFlow 1.x. Overview The Census Income Data Set contains over 48,000 samples with attributes including age, occupation, education, and income (a binary label, either >50K or <=50K). The dataset is split into roughly 32,000 training and 16,000 testing samples. Here, we use the wide and deep model to predict the inco
ティープラーニングでザッカーバーグの顔を識別するAIを作る（学習データ準備編） - Qiita
⓪はじめに 前々から「流行りのAIとかディープラーニングやってみたい！」と思っていたので、ミーハー魂から2017年5月のGWの自由研究として、機械学習(ディープラーニング)の前提知識0からの勉強を決意。実際に作ったもののサンプル動画等はこちらより。最終的なコードはこちらに。 【つくったもの】 シリコンバレーの大御所起業家のマーク・ザッカーバーグ氏(Facebook)、ビル・ゲイツ氏(Microsoft)、**イーロン・マスク氏(SpaceX,Tesla)**の3人の顔を識別するAI。 (現状、まだこちらはネット上にアップしていません。時間がある時にアップしたいです *2017年5月時点) 【筆者(@AKIKIKIKIKIKIK)のプロフィール】 データ解析や機械学習の前提知識はなし。プログラミングの大体は独学。RailsでWEBアプリ作るのが好き。 【機械学習&ディープラーニングで参考にさ
models/attention_ocr at master · tensorflow/models · GitHub
README.md Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery A TensorFlow model for real-world image text extraction problems. This folder contains the code needed to train a new Attention OCR model on the FSNS dataset dataset to transcribe street names in France. You can also use it to train it on your own data. More details can be found in our paper: "Attention-based E
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TensorFlowを中心とした機械学習環境をUbuntuで構築 - Qiita
RubyでTensorFlowを使う with PyCall - Qiita
GitHub - tensorflow/ecosystem: Integration of TensorFlow with other open-source frameworks
TensorFlow Research Cloud
Tensorflow — Neural Network Playground
docs/site/en/api_docs/python/tf/contrib/learn at r1.14 · tensorflow/docs
Reddit - The heart of the internet
