kerasでDCGANとpix2pixを比較 - Qiita
動画 Generalization and Equilibrium in Generative Adversarial Nets (GANs) torch7のpix2pix torch7がオリジナル http://qiita.com/masataka46/items/3d5a2b34d3d7fd29a6e3 DCGAN DCGANアーキテクチャ https://www.slideshare.net/xavigiro/deep-learning-for-computer-vision-generative-models-and-adversarial-training-upc-2016 https://blog.openai.com/generative-models/ 敵対生成で画像を生成する。ノイズを入力し、ジェネレーターで偽の画像を生成。ディスクリミネータで本物の画像を判定する。 ジェ
ベイズ最適化のKeras DNNモデルへの適用 - Qiita
ベイズ最適化のKeras DNNモデルへの適用 ディープラーニングに限らず、機械学習モデルを作るときに大変なのがパラメータの調整です。 機械学習モデルの精度はパラメータに左右されますが、パラメータは数も範囲も広く、最適解を見つけることが難しいのが現状です。 例えば隠れ層3のニューラルネットワークモデルを考えるとき、各層のアウトプットとなるニューロン数やドロップアウト率、バッチサイズやエポック数等々、決めなければならない要素が多く、範囲も広いです。 各パラメータの決め方は色々ありますが、可能な数値の例は大体以下になります。 ニューロン数：1以上の整数 ドロップアウト率：0以上1より小さい小数 バッチサイズ：入力データ以下の整数 エポック数：1以上の整数 ニューラルネットワークによって適当な数値はあったりしますが、データとニューラルネットワークモデル次第で適不適があるため、正直パラメータ調整は
keras2のざっくり説明とkerasブログ翻訳 - Qiita
大まかにいうと cntkや他のフレームワークをラッピングしていこうという考えがあるようです。 keras2は長期サポートされると言っています。 apiの名前が変わったり、削除されたりしています。 cntk https://github.com/fchollet/keras/issues/5299 # kerasブログの訳です。Tue 14 March 2017 https://blog.keras.io/introducing-keras-2.html Kerasは2年前、2015年3月にリリースされました。その後、1人のユーザーから10万人に成長しました。 何百人もの人々がKerasコードベースに貢献しています。 多くの人々がコミュニティに貢献してきました。 Kerasは新しいスタートアップを可能にし、研究者をより生産的にし、大企業のエンジニアのワークフローを簡素化し、以前の機械学習経験
Kerasとは？開発に役立つ使い方、トレンド記事やtips - Qiita
Kerasに関する情報が集まっています。現在2241件の記事があります。また1215人のユーザーがKerasタグをフォローしています。
Raspberry Pi 3のセットアップとTensorFlowの学習モデルによる画像認識 - Qiita
Raspberry Pi 上でリアルタイム画像認識」をやってみたいと思います。やる前の気持ちは「ほんとに動くんだろうか…」です。 Raspberry Pi って？ そもそも「ラズパイ」って何？っていうと、こちらですね。 約5,000円くらいで買える超小型のコンピュータです。ARMプロセッサーという処理系がのっかったいわゆるシングルボードコンピュータというものになります。なんと64bitのクアッドコアCPUです。最初にリリースされたのが2012年で、昨年発売されたRaspberry Pi 3 Model B で３世代目になります。下の表（ http://www.lifehacker.jp/2016/03/160312raspberry_pi.html より）にあるように、CPU性能もかなり向上していますが、２世代目と比較して最も大きい違いはWi-FiとBluetoothが搭載された点でしょう
Kerasを用いたCIFAR-10チュートリアル - Qiita
お知らせ これまでこの記事でチュートリアルの内容を公開していましたが、規模が大きくなり更新が二度手間になるので、詳しい内容はGithubのノートを参照していただくようにしました。そのほうが最新の内容をフォローできると思うので、良いのではないかと考えました。なお、Githubのほうでの更新については、継続してこちらのページでお知らせするつもりです。 リポジトリはこちら チュートリアルの内容のみご覧になりたい方はこちらから なお、チュートリアルの内容でエラー等が出た場合は、記事へのコメントかGithubのissueページでご報告いただけるとうれしいです。 CIFAR-10 チュートリアル: この記事の内容 CIFAR-10 チュートリアル[付録]: ちょっとしたTips CIFAR-10 チュートリアル[転移学習]: CIFAR-10を用いた転移学習について。 いつか記事にするかも。 dltパ
絵文字フォントの分類をKerasで試みた - Qiita
漫画家の北道正幸氏が2月22日の“猫の日”を記念して，フォント「きたみ字222」を制作・公開している． http://kitamichi.sub.jp/Sites/iblog/C513573485/E937677024/ （紹介記事：http://www.forest.impress.co.jp/docs/review/20160303_746474.html ） まず初めに，ライセンスを確認しておく． ◆ご使用について 「きたみ字222」はフリーウェアです。 商用以外であれば制限なくご自由に使っていただいてかまいません。ただし「フォントファイル本体」の販売・再配布・加工はご遠慮ください。 「きたみ字222」の著作権は北道正幸にあります。 フォント使用によって生じたマシンその他のトラブルには一切の責任を負いません。 （今回，フォントイメージを切り出して機械学習のデータとしましたが，「フォン
Keras + iOS11 CoreML + Vision Framework による、ももクロ顔識別アプリの開発 - Qiita
はじめに 一年前にTensorflowを使ってももクロ顔識別webアプリを開発しましたが、今回はWWDC2017で発表された iOS11の CoreML + Vision Framework を使ってももクロメンバーの顔画像をリアルタイムで識別するiOSアプリを作ってみました。 なお、本記事はiOSDC2017での発表の元となった記事です。 発表資料はこちら CoreML / Vision Frameworkとは？ CoreMLはiOS11で導入された機械学習フレームワークです。Kerasなどメジャーな機械学習ライブラリを使ってデスクトップやクラウド上で訓練し、その学習結果をCoreML用に変換しiOSアプリに組み込むことで、デバイス単体で予測や識別処理をさせることができます。 Vision Frameworkは顔検出や矩形検出など高度な画像認識処理を行うAPIを提供してくれるフレームワー
学習データをTFRecordにした話 : TensorFlow将棋ソフト開発日誌 #12 - Qiita
前回 マルチGPUを導入した話とseparable_conv2dの話など : TensorFlow将棋ソフト開発日誌 #11 目次 TensorFlow将棋ソフト開発日誌 目次 ソースはgithubにあります（俺が読めればいいというレベル） なうりぶーてぃんぐ 目次 最近何をしていたか TFRecordを使用する理由 非同期読み込みにこだわる理由 TFRecord関係の参考ページ TFRecordを使用する際の注意点（ここだけ読めば良い） 出力 : データをTFRecordに変換する 入力 : TFRecordをTFRecordReaderでtf.Tensorにする 参考 : 自前のファイル形式と自前の非同期読み込みのコード 最近何をしていたか 年初あたりにコンピュータ将棋にPFNが参入というニュースが出て非常に非常にモチベーションが下がりました。勝てるわけねえじゃん。 TensorFlo
Windows版AnacondaでTensorFlow環境構築 - Qiita
この記事を読まれるpython初心者の方への注意事項(2019/10/03追記) この記事はプログラミングの環境構築経験が少なめの方へ向けて書いた記事です。そのため、複数の候補があるpython環境について特に説明することはせず、差し当たってAnacondaを使う方法について説明しました。 しかし、この記事を投稿してから約３年経過し、python+tensorflowを取り巻く環境も変わってきました。この記事を書いた当初はAnacondaを使うのが一番手っ取り早いかと考えていましたが、ほかの環境の選択肢としてWSLやWindows版Docker、公式のWindows版Pythonが使いやすくなったこともあり、現状ではAnacondaを使うのが最適とは言いづらい状況かと思うようになりました。Anacondaについては誤解も多く1、ウェブ上に正しい情報が少ないこともあり、トラブルに対処しにくい
Kerasはfunctional APIもきちんと理解しよう - Qiita
以下の記事は自身のブログData Science Struggleでも掲載予定。許可なき掲載とかではない。 概略 Kerasを使えばTensorflowなどに比べて簡単に深層学習のコードを書くことができる。『深層学習、ニューラルネットワークに入門したいけど難しそう』と言う人は積極的にKerasを使っていくべきだと思う。 Kerasはモデルの表記方法が二種類あり、そのうちの一つであるfunctional APIを利用した記法について紹介する。 functional APIとは functional APIは，複数の出力があるモデルや有向非巡回グラフ，共有レイヤーを持ったモデルなどの複雑なモデルを定義するためのインターフェースです． 上記の説明はKerasの公式ドキュメントから抜粋したものになる。要するに、複雑なモデルを作るにはこれが必要だ ってことだ。 何故functional APIが必要
昼休みにできるTensorflowでリアルタイムSSD - Qiita
#はじめに 最近、GoogleでTensorflowの物体検出APIが公開されました。(http://jp.techcrunch.com/2017/06/17/20170616object-detection-api/) それ以前からSSD（Single Shot Multibox Detector: 物体検出)の論文は出ていて気にはなっていたのですが、私がやっているUAV制御や画像処理系の研究開発に適合する技術と思い、まずはやってみようということで、会社の昼休みの時間でノートPCのカメラでリアルタイムSSDがどれだけのものになるかやってみました。 #SSDについて SSDは上述しましたがSingle Shot Multibox Detectorの略で、物体検出をするアルゴリズムです。Tensorflowによる学習を含んでおり、学習させた物体を認識し、画像上にその範囲まで表示させることが出
matplotlibでグラフの文字サイズを大きくする - Qiita
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 10, 0.1) s = np.sin(x) c = np.cos(x) plt.plot(x, s, "r", label="sin") plt.plot(x, c, "k", label="cos") plt.title("Title", fontsize=18) plt.xlabel("xlabel", fontsize=18) plt.ylabel("ylabel", fontsize=18) plt.legend(fontsize=18) plt.tick_params(labelsize=18) plt.savefig("output.png")
matplotlibをフラットデザインっぽく表示させる - Qiita
matplotlibをなんの設定もせずに使っていると、結構ダサいデザインで出力されてしまうので、最近主流になりつつあるフラットデザインに寄せたグラフを作るための初期設定と、実際のサンプルを作ってみたい #matplotlibの初期設定 matplotlibのデザイン（グラフのサイズや色）を管理している設定ファイルは下記のコードで確認できる import matplotlib as mpl from cycler import cycler #カラーのサイクルを先に決定 c_cycle=cycler('color',["#3498db","#e74c3c","#1abc9c","#9b59b6","#f1c40f","#ecf0f1","#34495e", "#446cb3","#d24d57","#27ae60","#663399", "#f7ca18","#bdc3c7","#2c3e5
超入門訳TensorFlow MNIST For ML Beginners - Qiita
はじめによりはじめに プログラミングもデータ分析も初心者、高校数学しか知らないのにTensorFllowに手を出したのですが、TensorFllow入門で調べてみても、全く入門でなかったのでTensorFlow MNIST For ML Beginnersチュートリアルを訳してくださっていたものを自分なりに解釈して書き換えました。 せっかくなので投稿します。 自分のために作ったので、よくわからないところは赤字、分かった気になったところは太字にしてあります。 理解の助けとなるサイト等ありましたら教えていたただけると幸いです。 はじめに このチュートリアルは機械学習と TensorFlow の初心者を想定しています。もしMNISTやsoftmax（多項ロジスティック）回帰について知っているなら、より早いペースのチュートリアル が良いかもしれません。 プログラムを学ぶ時、最初に “Hello W
Elixir＋Keras＝手軽に高速な「データサイエンスプラットフォーム」 ～Flowでのマルチコア活用事例～ - Qiita
この記事は、「Elixir Advent Calendar 2017」の25日目です Merry Xmas!（実に1日遅れですが…） Elixir Digitalization Implementors／fukuoka.ex／kokura.ex の piacere です ご覧いただいて、ありがとうございます 私は普段、福岡のスタートアップ企業のCTOとして、「ビッグデータ分析＋AI・ML開発の統括」と「Elixir・Phoenix／Kerasリードプログラマ」をしながら、福岡Elixirコミュニティ「fukuoka.ex」のMeetUp（偶数月定期開催）やプログラミング入門ハンズオン、もくもく会を主催しています ちょうど先週末、「fukuoka.ex #4 ～ Elixirのビッグデータ分析～」というテーマでMeetUpを開催したので、そこで扱ったセッションの一部をコラム化してみようと思い
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[TensorFlow][Keras] Kerasでニューラルネットワーク構築 - Qiita![[TensorFlow][Keras] Kerasでニューラルネットワーク構築 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/decfbf48b3aaaf0c7df25c152a461247dd2cff53/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCVGVuc29yRmxvdyU1RCU1QktlcmFzJTVEJTIwS2VyYXMlRTMlODElQTclRTMlODMlOEIlRTMlODMlQTUlRTMlODMlQkMlRTMlODMlQTklRTMlODMlQUIlRTMlODMlOEQlRTMlODMlODMlRTMlODMlODglRTMlODMlQUYlRTMlODMlQkMlRTMlODIlQUYlRTYlQTclOEIlRTclQUYlODkmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWJjYmVlZjdmZWZhMTE0YWY5YzdlOGI0YTE5YjMyZTdh%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBrb2FyYS1sb2NhbCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MzA1OTEyMGM4ZmYxNTY1ZGRkNzI3OTM1NjFmY2RkMWE%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g44Oq44OD44Kv44K944OV44OI5qCq5byP5Lya56S-%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%25231E2121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3D438382e009e6f3828da53659f6b327ec)
無から始めるKeras 第3回 - Qiita
jupyter(ipython notebook) + matplotlib + vagrantでグラフ描画 - Qiita
matplotlibやpylabで論文向きの白黒のグラフをプロットする - Qiita
