tfjs-models/speech-commands at master · tensorflow/tfjs-models
The Speech Command Recognizer is a JavaScript module that enables recognition of spoken commands comprised of simple isolated English words from a small vocabulary. The default vocabulary includes the following words: the ten digits from "zero" to "nine", "up", "down", "left", "right", "go", "stop", "yes", "no", as well as the additional categories of "unknown word" and "background noise". It uses
GoogleがPerfumeのライブに技術提供した「Reframe Visualization」をKeras/Scikit-learnで再現する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Perfumeが紅白歌合戦でディープラーニングについて言及して話題になりましたが、それに関連する技術がGoogleのブログで公開されていたので再現してみました1。本来はColud Vision APIを使ったとのことですが、精度や速度を犠牲にすれば、普通のPCかつ1人でも実装できてしまいます。その方法を書いていきます。 訂正：Googleが使ったではなく、正しくはライゾマティクスに使っていただいただとのことです。失礼いたしました2。タイトルも訂正いたしました。 元ネタ こちらのブログに詳しく書かれています。 Perfume とライゾマテ
闇のkerasに対する防衛術 - Qiita
他のDLライブラリを勉強するのが面倒という理由でkerasで実装されていないネットワークを組んではいけないというアンチパターンの話。つまり闇のkerasに対する防衛術の話です。 kerasでゴリゴリ学習コードを書いてはいけない kerasはLSTMが数行で書けたり、vggなどの有名なモデルが揃っている、便利なラッパーとなっていますが、kerasで実装されていない論文のコードを書くことは極力避けましょう keras以外に慣れていなくてもです。 とっととtensorflowかpytorchを勉強してください。 理由 通常のフィードフォワードな分類or回帰のネットワーク（全結合、CNN、autoencoderなど）や既にラッパーが用意されているLSTMは瞬時に実装できますし、パラメータチューニングも簡単なので是非kerasを使いましょう ただし以下のような場合は絶対にkerasを使わないでくださ
TensorFlow eager と edward と PyTorchでDCGAN【ただのコードの羅列】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに PyTorch generator discriminator 学習部分 TensorFlow eager generator discriminator loss 学習部分 edward placeholderとノイズ入力 generetor discriminator 学習部分 参考 はじめに 各ライブラリを利用した時のDCGANのコードを羅列しただけの記事です。 使い方の雰囲気だけでも比較したいときに見てください（基本的にただのメモです）。 それぞれについて要点だけを説明しておきます。 PyTorch generator PyTorchにはtorch.nn.Sequentialというクラスがあります。 この中にはtorch.nnモジュールで実装されているクラスを複数個渡すことができます。 nn.Sequentialは渡した順番で演算を実行することができるため、あたかもこれで
TensorFlow Advent Calendar 2018 - Qiita
About reserved postingIf you register a secret article by the day before the same day, it will be automatically published around 7:00 on the same day. About posting periodOnly articles submitted after November 1 of the year can be registered. (Secret articles can be registered anytime articles are posted.)
François Cholletさんのツイート: "Keras yurukyara mascot 🦄✨🧠📈… "
Keras yurukyara mascot 🦄✨🧠📈 https://t.co/HmnZgMaIFr
TensorFlow Eager Execution + Keras API の基本 - HELLO CYBERNETICS
はじめに Eager Executionの書き方 インポート データの準備 モデルの書き方 学習コード モデルの評価 補足 Google colabでのTensorBoard 最後に はじめに TensorFlow2.0から Eager Execution と Keras API が標準になる見込みです。すでにブログではこのことを何度か取り上げています。 www.hellocybernetics.tech www.hellocybernetics.tech 今回は、TF2.0から最も標準的になると思われるコードの書き方を見ておきましょうというテーマになります。 特にディープラーニングのテクニックや手法の考察などは行わないので、あくまで書き方の参考という程度に御覧ください。 コードはgoogle colabで書いていったので、基本的にはjupyter notebookなどで動作させることを想
Kerasで学習済みモデルに任意のレイヤー（BatchNorm、Dropoutなど）を差し込む方法 - Qiita
転移学習として訓練済みモデルは非常に有用ですが、たまに途中にDropoutを入れたい、BatchNormを入れたいなど困ったことがおきます。今回はVGG16にBatchNormを入れる、MobileNetにDropoutを入れるを試してみます。 VGG16にBatchNormalizationを入れる 理論と実装上の注意 転移学習としてよく使われるVGG16ですが、実は古臭いモデルでBatchNormalizationが入っていません1。現在の分類問題において、よほどの理由がなければBatchNormalizationは入れるべきなので入れてみましょう2。 VGG16では、「Conv→Conv→Conv→Pool」のように並んでいますが、Conv→Convを「Conv→BatchNorm→ReLU→Conv→…」と置き換えます。また元のConvにはReLUの活性化関数がついているので、Co
オートエンコーダーとしてのU-Net（自己符号化から白黒画像のカラー化まで） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 画像の領域検出（セグメンテーション）によくコンペなどで使われるU-Netですが、オートエンコーダー（AE：Auto Encoder）としての側面もあります。今回はU-NetをAEの側面から見て、自己符号化や白黒画像のカラー化といったAEっぽいことをしてみます1。なぜU-Netが強いのかより理解できることを期待します。 全体コード：https://gist.github.com/koshian2/6bcfb03dbc187024da9e86b24c44a5b3 TL;DR U-Netが強いのはEncoderとDecoderとの間に「Con
機械学習/ディープラーニング初心者が2018年にやったこと、読んだ論文 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2018年もいよいよ本日が最後となりました。皆さんいかがお過ごしでしょうか。この記事では機械学習/ディープラーニング初心者だった自分が2018年にやったことをまとめていきたいと思います。ポエムじみた記事になってしまいましたが、何らかの参考になれば幸いです。 2018年のBefore-After Before 今年（4月）ぐらいまで機械学習の「き」の字も知らなかった。k-Nearest Neighbor？Support Vector Machine？なにそれ美味しいのってレベル 昔統計をやっていたので、ロジスティクス回帰ぐらいは知っていた
O'Reilly Japan - RとKerasによるディープラーニング
Pythonのディープラーニング用ライブラリKeras開発者のFrançois Cholletと、RStudio創設者兼CEO兼開発者としてRコミュニティで絶大な信頼を集めるJ. J. Allaireによる共著。ディープラーニングを学びたいRユーザ向けに、まず概念を説明し、それを実装したサンプルを示すというスタイルで、実際にサンプルを動かしながら学ぶことができます。ディープラーニングとはどんなものか、AIや機械学習との関連、なぜ重要性が増しているのかだけでなく、コンピュータビジョン、自然言語処理などの実用的な例題も扱います。使い慣れたRを使ってディープラーニングについて学びたいというRユーザの期待に応える一冊です。 はじめに 第Ⅰ部 ディープラーニングの基礎 1章 ディープラーニングとは何か 1.1 人工知能、機械学習、ディープラーニング 1.1.1 人工知能 1.1.2 機械学習 1.1
TensorFlow Probabilityでガウシアンプロセス回帰の最尤推定を実行してみる - HELLO CYBERNETICS
はじめに ガウシアンプロセスで最低限知ってほしいこと 線形回帰 ガウシアンプロセス回帰 ガウシアンプロセス回帰のまとめ ガウシアンプロセス回帰の推定 まとめ １．ガウシアンプロセスのモデル ２．推定するべきガウシアンプロセスのパラメータ ３．カーネル関数でガウシアンプロセスのパラメータを書き換える ４．推定すべきパラメータをすり替える 補足 TensorFlow Probabilityで実践 必要なライブラリのインポート でたらめなガウシアンプロセス回帰 データの準備 パラメータをフィッティングしていないガウシアンプロセス回帰のサンプリング 学習したガウシアンプロセス回帰 データ点準備 ガウシアンプロセスのモデル構築 損失関数の設定 ガウシアンプロセス回帰のサンプラー いざ学習！ 更に進むために はじめに TensorFlow Probabilityには様々な確率分布が実装されています。
確率的プログラミング言語 TensorFlow Probability【高レベルAPI、`tfp.glm`の紹介】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに APIの全体像 Layer 0 : TensorFlow Layer 1 : Statistical Building Blocks Layer 2 : Model Building Layer 3 : Inference techniques Layer 4 : Pre-built models + inference 高レベルAPItfp.glmの紹介 提供されている一般化線形モデル（GLM） ●class Bernoulli ●class BernoulliNormalCDF ●class Poisson ●class PoissonSoftplus ●class Normal ●class NormalReciprocal ●class LogNormal ●class LogNormalSoftplus ●class GammaExp ●class GammaSoftp
グーグル、AIの「指数関数的」成長と独自のチップ開発を語る
Tiernan Ray （ZDNET.com） 翻訳校正： 矢倉美登里 長谷睦 （ガリレオ） 2018-11-23 06:30 人工知能（AI）と機械学習の急増が、コンピューティングの本質そのものを変えつつあるとの見解を、AIを最も大規模に活用している企業の1つであるGoogleが示した。 Googleのソフトウェアエンジニア、Cliff Young氏は米国時間11月1日午前、半導体分野の調査会社として名高いThe Linley Groupがカリフォルニア州サンタクララで開催した、人気のコンピュータチップに関するシンポジウム「Linley Group Fall Processor Conference」で、開会の基調講演を行った。 Young氏はまず、AIの利用が「指数関数的段階」に達した時期が、数十年前に提唱された半導体の進歩に関する経験則「ムーアの法則」が行き詰まった時期と完全に一致し
Raspberry Piでディープラーニングを学ぼう——TensorflowやPythonの基礎が学べる「AIプログラム学習キット2プラス」｜fabcross
スペクトラム・テクノロジーが、Raspberry Pi3 model B＋を使ってディープラーニングソフト「Tensorflow」とそのプログラム言語「Python」の基礎を学ぶことができるキット「AIプログラム学習キット2プラス」を発売した。 同キットは、2017年に発売された「AIプログラム学習キット」のバージョンアップ版だ。Raspberry Pi 3 model B＋をベースに、Tensorflow ver1.11、Python 2.7および3.4に対応した。 ディープラーニングの初学者向けの内容で、まず基礎学習としてPythonのサンプルプログラムと練習問題によってプログラミングを習得。続いて、文字認識や画像認識、自然言語処理やDNN（Deep Neural Network）による車両価格予測、不動産価格予測などのディープラーニングのプログラム例を用いて応用学習する。 キット内容
【TensorFlow Probability】edward2 モジュールの使い方 MCMCまで【更新】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに 概要 コードの前提 Edward2 肝は tfp.edward2.RandomVariableクラス ベイズロジスティック回帰 ロジスティック回帰を書く 事後分布を書く 事前分布のセッティング 対数尤度 MCMCの実行 事後分布を見る 最後に はじめに 概要 現在開発が急ピッチで進んできている（ように私には見える）、TensorFlow Probabilityですが、 PyroやStanなどの先発組に比べて明らかに遅れを取っているように見えます。 このことに関して「ネット上に良いサンプルコードが見当たらない」ということと「ドキュメントを読んでもどのAPIを使えば良いか分からない」ということが大きな原因かなと思います。 特にtfp.distributionsとtfp.edward2の差異は明確ではなく、どっちをどのように使うのか…というのはかなりわかりづらいところです。 結論を述べ
東大松尾研データサイエンティスト養成講座を受けてみてためになったこと - Qiita
はじめに 東大松尾研のデータサイエンティスト養成講座を受けてみて、アウトプットしないのももったないので、今後データサイエンティストを目指そうという方に向けて自分がためになったと思ったことをつらつらと書いていきます。 データサイエンティストとは（定義） ビジネスの課題に対して、統計や機械学習（数学）とプログラミング（IT）スキルを使って解決する人 次のうちどれかが欠けてもデータサイエンティストとは言えない 数学や統計の知識 実装できるエンジニアリング能力 ビジネス課題を解決していくコンサルティング能力 参考URL: https://www.zs.com/services/technology/technology-services/big-data-and-data-scientist-services.aspx これを聞くとデータサイエンティストになるにはすごい難しいと自分は感じました。
あなたの機械学習システム構築を手助けする、TensorFlow Extended - Qiita
今日では、機械学習が研究者だけでなく個人レベルで利用できるような時代になってきました。これは、計算機の性能向上や機械学習フレームワークなど開発環境の充実、大量データが手に入りやすくなってきたことなどが要因として挙げられます。 一方、機械学習を用いたシステム(以後本記事では機械学習システムと呼びます)の構築にはハードルがあります。データ傾向の変化など、これまでのシステムにない考慮すべき点が多く存在するからです。2015年の論文においては機械学習モデル作成は一部分でしかなく、運用においてはその他の要素が大きく影響すると述べられていますが、現在でも状況は大きく変わっていないように感じます。 出展：https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3098021 本記事ではGoogleが提供する機械学習システムの開発プラットフォームであるTensorFlow Extended(
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