畳み込み層とプーリング層を画像表示してみるてすと - Qiita
画像認識に使われる畳み込みニューラルネットワーク（以下CNNと呼ぶ）というものがあります。Tensorflow のチュートリアル（Deep MNIST for Experts）にも出てきますが、ネットワークが複雑で理解するのに苦労します。そこで、畳み込み層とプーリング層の中身を画像化して、何が行われているのかなんとなく体感したいと思います。 ベースとなる Deep MNIST for Experts のコード 今回使用するコードは github(tf-cnn-image) に上げてあります。 まずはCNNのコードを用意します。Deep MNIST for Expertsのコードから不要な箇所を削除したものを用意しました。コメントは最小限にしてあるので、詳しい動作を知りたい場合はこちらなどを参考にしてください。 # -*- coding: utf-8 -*- import sys sys.p
[Windows編] Deep Learningをすぐに試せるライブラリKeras講座～その１ - Qiita
はじめに 近年流行りのディープラーニングを理論を知らなくてもとりあえず試してみたい人やただ使いたい人向けの投稿になります。自分のメモのために書いているので、分かりにくい箇所や間違いがあればご指摘ください。 Kerasとは、TensorflowとTheanoのためのPythonによるラッパーであり、深層学習ライブラリです。このライブラリを使用することで、非常に簡単に深層学習を体感することができると共に、多くのネットワーク構造を難しい理論を意識することなくコーディングすることができます。 この記事では、TensorflowとKerasの導入とまず手始めに多層パーセプトロンで四角形の識別を行います。 （追記）多くの方に見ていただけているようなので、学習済みパラメータを読み込んでの識別も追加しました。皆様の参考になれば幸いです。 （2017/03/09追記）2017年2月15日にGoogleからT
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Googleの肩に乗ってShellコーディングしちゃおう - Qiita
はじめに GoogleさんがShellスタイルガイドを共有していたので、いくつか気になった点をピックアップしました。 自分のShellスタイルはかなり我流なので、自省の意味も込めてコメントも併記します。 Googleスタイルガイドの元ネタ （Python/C++/Java/Rとかだけでなくdocumentガイドなど色々あります） https://github.com/google/styleguide Shellスタイルガイド （今回はこちら） http://google.github.io/styleguide/shell.xml 本当は人間がチェックするのではなくcpplintのためXML定義なのかもですが、気にしない気にしない。 （見たところcpplintはc++だけだと思ってます） commitフックでshell系のlint走らせろっていうのが今風なのかもしれませんが、キニシナイキ
ディープラーニングで「顔が似ているAV女優を教えてくれるbot」を構築 - Qiita
概要 Facebook Messenger APIを利用して、 画像をアップロードすると、似ているAV女優を教えてくれるbotを実装しました。 システム構成 Bot応答を行うサーバは諸般の都合によりGo、画像判別はPython(顔検出はOpenCV、分類用の畳込みニューラルネットワークはTensorFlow)で作成しています。 尚、言語間のI/FはgRPCでGoからPythonにRPCを行っています。 実装 Go側 Facebook MessengerからのWebhookを受信して、bot応答を行うWorkerプロセスです。 Messenger Bot Server WebサーバにはGinを利用しています。 難しい事は特にないですが、トラフィックが増えた際、複数のユーザからのメッセージをまとめてWebhookにPOSTする事があるようなので、 エンタープライズで利用するならそのあたりを注意
DeepLearningだ！と意気込んだものの手書き数字認識の後に続かなくなった時に読むデータそのものの話 - Qiita
DeepLearningだ！人工知能だ！機械学習だ！ エンジニアとしての意気込みと、 なんだかすごいことが出来そうだな！という上司の後押しを一身に受け、 深層学習本やQiita記事を流し読み、 TensorFlowやChainerを導入して、 チュートリアルの写経で徳を積んで、 ゲームに使っていたGPUも学習という大義名分のもとフル稼働させた、、、 Accuracy 99.23% 今回は、MNISTやIRISを99%超で識別するエンジンを実装して満足してしまったエンジニアが MNISTを脱却するためにMNISTを知るための話 おなじみ、「MNIST」がつまりどんなデータなのか？ 28行28列の画像→正しいが今はそこではない。 データセットとしては、70000行784列、 70000はサンプル数、784は28*28をベクトルに直した時の次元数。 行に解析したいデータ総数、列に解析したいデータ
機械学習を使った株価予想（回帰編） - Qiita
以前（1,2,3）からの続き物。 分類ばかりでは面白くないので、回帰問題を試したい。 というわけで、今回は機械学習のフレームワークTensorFlowやscikit-learnを使用して株価を直接予想するという遊び。前は翌日の株価が「上がる or 下がる」の2択の分類でしたが、今回は「何円か」を直接予想します。 なお、入力に使うデータは使い回しです。毎回スミマセン。 趣旨 TensorFlowやscikit-learnを使用して、株価の予想をしてみる。 精度や使用感を確認する。 やること 「数日分の世界中の株価指数（ダウ、日経平均、DAXなど）を使用して、次の日の日経平均株価を予想する」（回帰） 環境 scikit-learn scikit-learn 0.17.1 Python 2.7 Windows 7 TensorFlow TensorFlow 0.7 Ubuntu 14.04 Py
OracleとGoogleの判決文を斜め読む - Qiita
(7/7追記)僕は斜め読みだったんですが、もっときちんと読んだ上で解釈を書いてくれている方がいます。僕も時間をとって全文を読みたいとは思っていますが、まだ時間がかかりますし、yudaiさんの会社の方が妥当性は高いと思いますので、そちらをご参照ください↓ 朝っぱらから色々衝撃が走った第一四半期の最終日ですが、OracleとGoogleの裁判について、どのあたりが問題だったとされるのか気になるので判決文等を読んでみました。 経緯 2010年8月、OracleはGoogleを訴える。当初の争点は特許侵害 (publicKey1) 2012年4月、サンフランシスコ連邦地裁の法廷開始 2012年5月、Googleの特許侵害はないとの陪審評決。ただし、フェアユースは意見が別れる。 2012年6月: Oracle対GoogleのJava/Android訴訟、損害賠償金ゼロで合意。今回議論された37件のJ
Google のコンテナ管理ツール Kubernetes を使ってみる - Qiita
この記事は 2014 年 7 月 15 日に書かれたものです。 月日の経過と共に、情報が古くなる可能性があるのでご留意下さい。 Kubernetes is ...？ Kubernetes (pronounced koo-ber-nay'-tace) ク(ゥ)?ーバ(ー)?ネ(イ|ィ)テス とかそんな読み方。 Google I/O のビデオ内で作者が発音しているので聞いてみるとイメージしやすいかもしれません。 (読み方参考): https://twitter.com/kazunori_279/status/488232794943156225 Kubernetes はギリシャ語で "helmsman of a ship" (船の操縦手)、 もっと深い意味を取ると、"ruler" (統括者・支配者) という意味があるらしいです。粋な名前ですね。 Kubernetes に関するリンクをいくつか挙
GoogleのHTTPロードバランサーの破壊力があり過ぎる #gcpja - Qiita
そもそもGoogle Compute Engineのロードバランサー、GCE LBは、1インスタンス・1グローバルIP・ウォームアップなしでいきなり100万リクエスト／秒を捌けてしまう謎性能を備えていて、既存の他社クラウドのLBだけこれで置き換えたい！ という声もちらほら聞かれるほどの強力LBサービスであった。 From Compute Engine Load Balancing hits 1 million requests per second! そして今回、正式公開ではないLimited Preview版ではあるものの、GCE LBの新機能としてHTTP Load Balancingが発表された。その性能と機能の破壊力があり過ぎるので、GCPブログ記事のリンクをシェアするだけではあまりにもったいない！ と思い、要点を訳してみた。 DNSに頼らない、1グローバルIPによるUS、EU、A
なぜGoogleはJSONの先頭に while(1); をつけるのか - Qiita
while(1);[['u',[['smsSentFlag','false'],['hideInvitations','false'],['remindOnRespondedEventsOnly','true'],['hideInvitations_remindOnRespondedEventsOnly','false_true'],['Calendar ID stripped for privacy','false'],['smsVerifiedFlag','true']]]] これ以外にもGoogleのサービスでは &&&START&&& とか while(1); &&&START&&& てのが先頭に入ってたりするんだけど、これは一体何？ 解答 これはクロスサイト・リクエスト・フォージェリ対策。 例えばGoogleが gmail.com/json?action=inbox というURL
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ディープラーニングで顔写真から〇〇かどうかを判別してみる (うまくいったか微妙) - Qiita
<html>,<body>は要らない？Googleが推奨するHTMLファイルの記法 - Qiita
