ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在してお
LSTMを超える期待の新星、QRNN - Qiita
RNN「これってもしかして」 CNN「わたしたちのモデルが・・・」 「「入れ替わってる～～～！？」」 というわけでQRNN、QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKSとは、RNNの機構をCNNで「疑似的(QUASI)に」実装するというモデルです。これにより、既存のRNN(というかLSTM)が抱えていたいくつかの問題の解決を試みています。 元論文は以下となります。 QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKS 作者によるブログ 作者の方のブログにChainerのサンプルコードがあったので、それを元にTensorFlowで実装してみました。早く動かしたい！という方はこちらを見てみてください。 icoxfog417/tensorflow_qrnn (Starを頂ければ励みになります m(_ _)m) 本記事では、この研究のモチベーションとそのアプローチについ
機械学習モデルの実装における、テストについて - Qiita
class QRNNLinear(): def __init__(self, in_size, size): self.in_size = in_size self.size = size self._weight_size = self.size * 3 # z, f, o with tf.variable_scope("QRNN/Variable/Linear"): initializer = tf.random_normal_initializer() self.W = tf.get_variable("W", [self.in_size, self._weight_size], initializer=initializer) self.b = tf.get_variable("b", [self._weight_size], initializer=initializer) スコ
ニューラルネットワークで時系列データの予測を行う - Qiita
Hopfield networkは、一般的なクラス分類以外に最適化問題への応用が可能なモデルです。 Elman/Jordanは、Simple recurrent networksと言われているように一番シンプルな形となっています。RNNを利用したい場合はまずどちらかでやってみて、精度的な問題があるのなら他の手法に切り替えてみる、というのがよいのではないかと思います。 Elman/Jordanの違いは上記のとおりですが(前回データの反映が隠れ層から行われるか、出力層から行われるか)、こちらにも詳しく書かれています。精度的な優劣はありませんが、隠れ層の数によって次に伝播する量を変化させられるElmanの方が柔軟と言えると思います。 Echo state networkは毛色が違ったモデルで、ノードを事前に結合せずReservoir(貯水池などの意味)と呼ばれるプールに貯めておき、入力が与えられ
トピックモデルを利用した対話アプリケーションの作成 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ブルーライトに目が焼かれるよりも、ブルーオーシャンで目を癒したい。 もうすぐ2015年も終わりに近づいていますが、皆様いかがお過ごしでしょうか。年末ぐらいは自然に還りたいということで、今回はトピックモデルを利用した対話形式で旅行提案を行うアプリケーションの作成方法についてご紹介します。 本記事は、以前公開したトピックモデルを利用したアプリケーションの作成の姉妹記事になります。 当時はアプリケーションの作成が追い付いておらず、「アプリケーションの作成」と言っておきながらアプリケーションの作成に至っていなかったため、それを補完する内容になり
TensorFlowを算数で理解する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TensorFlowは主に機械学習、特に多層ニューラルネットワーク(ディープラーニング)を実装するためのライブラリになりますが、その基本的な仕組みを理解するのにそうした難しい話は特に必要ありません。 本記事では、TensorFlowの仕組みを、算数程度の簡単な計算をベースに紐解いていきたいと思います。 TensorFlowの特徴 初めに、TensorFlowの特徴についてまとめておきたいと思います。 TensorFlowは、その名前の通りTensor(多次元配列、行列などに相当)のFlow(計算処理)を記述するためのツールです。その特徴
はじめるDeep learning - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを
会社でBitbucketを導入する Stash/JIRAの紹介とその設定方法 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 会社でGit？GitHub Enterpriseでしょ？という今日この頃、もう一方で有名なStash/JIRAを紹介します。 聞いたことないなあ、という方もいるかもしれませんが、Bitbucketは多分ご存じなのではと思います。こちらはPrivateリポジトリが無料ということもあり、お世話になっている方もそこそこいるのでは。 Stash/JIRAはこのBitbucketを提供しているAtlassianの製品で、StashはGitリポジトリ管理、JIRAは課題管理(Trac/Redmine的なもの)、二つ合わせてプロジェクト管理、というよ
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