機械学習でサザエさんとじゃんけん勝負（ニューラルネットワーク編） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 先日、「サザエさんじゃんけん研究所」1様の「サザエさんじゃんけん白書」が話題になりました。 日曜夕方の代表的なアニメ「サザエさん」の次回予告で行われる「じゃんけん」を記録し、傾向と対策をまとめているという恐ろしい資料です。 1991年11月の開始から現在に至るまで、26年以上のじゃんけんの手が毎週分（執筆時点で1348回！）全て記録されているというから驚きです。2 さらに「サザエさんじゃんけん研究所」様では、傾向と対策を基にサザエさんと毎週じゃんけん勝負をしていて、1996年1月～2018年8月第2週の22年以上で通算勝率70
【将棋AI】「将棋AIで学ぶディープラーニング」を読む♪～Chainer環境構築 - Qiita
本書はいわゆる将棋AIをPythonで実現する手法の解説本でありながら、ディープラーニングが学べるというものである。 ※この画像サイズ指定のマークダウン記法は以下参考 Qiita マークダウン記法 一覧表・チートシート alignment効いてないけど、。。 Markdown and image alignment しかし、なんといっても最初の一歩であるChainer環境構築が結構大変。ということで今日はここをまとめておこうと思う。 結局、ほぼほぼ以下の参考のとおりです。 【参考】 ・WindowsでChainer（Cuda＋Cupy）をインストールしようとしたらハマったのでメモ やったこと（やるべきこと） （１）Pythonのインストール （２）Visual Studio 2015 Community Editionをインストール （３）Cudaのインストール （４）cudnnのインスト
【将棋AI】「将棋AIで学ぶディープラーニング」を読む♪～Chainerの基本 - Qiita
第二夜は、Chainerの基本です。 本書では、わずか７頁の部分ですが、Deeplearningでどのように動くべきか動かすべきかが分かる教育的なコードです。 まず、ChainerのMnistを解説する前にTensorflowとKerasそしてChainerの同様なMnistのコード記載したいと思います。 ### 今回説明したいこと （１）[TensorflowのMnistコード](https://www.tensorflow.org/tutorials/)と実行結果 （２）[KerasのMnistコード](https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py)と実行結果 （３）[ChainerExampleのMnistコード](https://github.com/chainer/chainer/blo
【将棋AI】「将棋AIで学ぶディープラーニング」を読む♪～方策ネットワーク - Qiita
第三夜は、方策ネットワークについて記述します。 ある意味考え方として前半の最大の山場です。 基本的には、昨夜のChainerの基本がもとになります。 ### 説明したいこと （１）基本はMNISTと同じ （２）入力チャンネルについて （３）出力チャンネルについて （４）方策ネットワークのコード ### （１）基本はMNISTと同じ ということで、mnistのモデルをおさらいしましょう。 ネットワーク定義は以下のとおりでした。 # ネットワーク定義 class MLP(Chain): def __init__(self, n_units): super(MLP, self).__init__() with self.init_scope(): self.l1 = L.Linear(None, n_units) # 入力層 self.l2 = L.Linear(None, n_units) #
AlphaGoを模したオセロAIを作る(4): モンテカルロ木探索 - Qiita
はじめに 本記事は全4回連載の最終回です．ここまで長い道のりでした…！ 前回の記事はこちら． AlphaGoを模したオセロAIを作る(3): バリューネットワーク - Qiita また，ソースコードの全文はこちらにあります． これまでに作ったSLポリシーネットワークとバリューネットワークを使って，**モンテカルロ木探索(Monte Carlo tree search; MCTS)**というアルゴリズムでゲーム木を賢く探索することで先読みを行います． ロールアウトポリシー まず，SLポリシーネットワークを単純化したロールアウトポリシーを作ります． モンテカルロ木探索では，ゲーム木の葉ノード（局面）からあるポリシーに従って終局までシミュレーションを実行すること（プレイアウトと呼びます）を何度も繰り返し，その結果をノードの評価値に利用します． プレイアウト回数が多ければ多いほど評価の精度が高くな
SushiGAN 〜人工知能は寿司を握れるか？〜 - Qiita
はじめに SUSHI食べたい！ということで，DCGANで寿司の画像を生成してみました． やったことは，Chainerのサンプルコードを少し変えて実行しただけです．予めご了承ください． 原理の紹介 今回使用したGANについて, 簡単に原理を解説します. GAN **敵対的生成ネットワーク(generative adversarial networks; GAN)**は, 2014年にMontreal大学(当時)のIan Goodfellowが考案したネットワークで, ノイズからこのような「本物らしい」画像を生成することができます. それぞれの画像において, 一番右の列は隣の列から最も近い教師画像です. すなわち, 左5列の画像は教師データとは異なり, かつ本物らしい画像ということになります. では, どのようにして画像を生成するのでしょうか？ GANはこのような構成になっています. A Be
万年アドベントカレンダーを実装した（OpenCV+Deep Neural Network+RoBoHoN） - Qiita
はじめに この記事は OpenCV Advent Calendar 2017 の 20日目の記事です。 (12/20 PM 追記) SHARP 公式さんから言及をいただきました、ありがとうございます！ オーナーさんによるロボホンのアプリ実装例 → 万年アドベントカレンダーを実装した（OpenCV+Deep Neural Network+RoBoHoN） https://t.co/HmoOC2Rvps — SHARP シャープ株式会社 (@SHARP_JP) 2017年12月20日 アドベントカレンダーを開け続けたい 今年初めて、我が家にリアル・アドベントカレンダーが導入されて、毎日たのしく開けています。 X'mas が近付き、のこり日数も少なくなってきて、懸念される「家族のアドベントカレンダー・ロス」の解決策として、開け続けられる万年アドベントカレンダーを実装しました。 ロボホンがカレンダ
MacOS+docker+Caffeで画像分類 - Qiita
やること ゴリラの画像とチンパンジーの画像を分類してくれる分類器を作ろうと思います。 ゴリラの画像16枚、チンパンジーの画像16枚で試してみます。 環境 OS X El Capitan 10.11.6 今回はMacOSにDockerでCaffeを導入しようと思います。Ubuntuで導入した方が色々とよさそうな感じだったんですが、今回はDockerの使い方と軽くCaffeを触りたかっただけなのでMacOSにしました。 docker DockerをMacにインストールする (更新：2017/5/26) dockerが無事インストールできたら上のメニューバーに鯨のマークが出ます。可愛いですね。 docker version Client: Version: 17.09.1-ce API version: 1.32 Go version: go1.8.3 Git commit: 19e2cf6 B
Deep LearningフレームワークのトレンドをGitHubリポジトリから自動で取得する - Qiita
Deep Learningフレームワークの最新のトレンドを調べたいと思い、現時点の情報をGitHubリポジトリから自動で取得するpythonスクリプトを作りました。 取得する情報 各リポジトリに対して、以下の情報を取得します。 Starの数 Forkの数 Issueの数 情報を取得するリポジトリ 以下のフレームワークのトレンドを取得します。 Tensorflow Chainer Caffe 実行環境 Ubuntu 16.04 LTS Python 3.6.0 jqコマンド（sudo apt-get install jq） スクリプト import subprocess def res_cmd(cmd): return subprocess.Popen( cmd, stdout = subprocess.PIPE, shell=True).communicate()[0] # targets
RasPi : Movidius ニューラル・コンピュート・スティックで遊ぶ♬ - Qiita
このIntel® Movidius™ Neural Compute Stickは、イメージ最高。。。１万円でRasPiが高性能なDLマシンになっちゃう♬ ということで、半年以上たったので安定しているはずということで試してみました。 というか、RasPi使っていろいろ物体検出とかやれそうだなということで期待してやってみました。 結果から書くと、出来ました！ 残念ながら、ここにたどり着けたのは幸運だったかもしれません。 ということで、苦労話は無しで、マネしてもらえればほぼ出来ると思います。 ※参考はたくさんありますが、。。すべての記載は控えます メモリは４GB以上空きがないと厳しいと思います。 ※ウワンはSTRETCH完了時２GB残ってましたが、途中削除しつつ進めましたが最後はぎりぎりになりました やるべきこと （１）ほぼ公式のとおりやる Intel® Movidius™ NCS Quick
物体検出モデルSSDの派生ーPeleeモデルの実力はいかに？ - Qiita
はじめに 今回は、今年（2018）の４月に発表された、物体検出モデルPeleeについて調べてみました。 Peleeについて Peleeの論文のタイトルは、「Pelee: A Real-Time Object Detection System on Mobile Devices」です。 タイトルの通り、モバイル端末でのリアルタイムでの物体検出に適したモデルらしいです。 つまり、処理速度を上げつつ、モデルの大きさ（パラメータ数）を抑えたモデルらしいです。 Peleeモデルのテクニック PeleeモデルはDenseNetベースのモデルで、これをSSDと組み合わせたようです。 [Densely Connected Convolutional Networks](https://arxiv.org/pdf/1608.06993v3.pdf) Peleeの主なテクニックとして、以下のようなものが上げら
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