師走に調子乗ってTensorflow Advent calendar 2016登録して完全にヒーヒー言いながら今回の内容を書きました。 おそらく後から読みやすいように追記や更新もすると思います。8日目です。どうも。 この記事はTensorflowのチュートリアルを読んでなんとなくの機械学習的な理解がある方達がおそらく対象です。 それらに関連した解説も一応書いてます。 ・ビギナーの解説 : 特にプログラマーでもデータサイエンティストでもないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 ・エキスパートの解説 : Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひらがな"の識別95.04%で畳み込みニューラルネットワークをわかりやすく解説 機械学習がどんどん盛り上がってますね。　みなさん楽しそう。 そんなわけで今更word2vecなんてやっても...感もあるので、すっ飛ばしてRe

どうも、データセットの用意でバイナリーとの戦いを5時間繰り広げたあげく、記事に１日かかりました。丁寧に記事書くって大変ですね。うふふっ☆ 前回: 特にプログラマーでもデータサイエンティストでもないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 に続き、MNISTのエキスパート編を解説しようと思ったのですが、せっかくなので数字ではなくひらがなデータセット計71文字を識別していくなかで**"畳み込みニューラルネットワーク"の解説をしたいと思います。 英語ではConvolutional Neural Networkなので以下CNN**と呼びます コードはほぼTensorflowのチュートリアルエキスパート編のものですので、そちらを見てからだとよりわかりやすいかと。 #1: データセット 産総研(AIST)の公開しているETL手書き文字データベースからいただきました。(旧:電総研の

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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 #1: Deep Lea

Goというプログラミング言語の強みの１つは、 Tony Hoare考案のCSP に基づくビルトインの並行性(Concurrency)です。Goは並行性を念頭にデザインされているため、複雑に並行したパイプラインの構築を可能にしています。でも、それぞれの並行性パターンがどのように見えるものなのか気になったことはありませんか。 もちろん、気になったことはあると思います。恐らくそれぞれ形は違っても、誰もが頭に描いているのではないでしょうか。もし、「1から100までの数字」について聞かれたら、無意識に頭の中で数字のイメージを思い浮かべると思います。例えば、私の場合、自分の前から1から20までがまっすぐに並び、21以降は90度右に曲がり1000以降まで続くイメージが浮かびます。これは多分私が幼稚園の時に教室の壁に沿って数字が貼られていて、ちょうど角に数字の20があったからなのだと思います。別の例えをす

ｶｻｯｶｻｶｻｯ! !? (;ﾟﾛﾟ)ﾊｯ! あなたのお部屋にも潜んでいるかもしれません。進撃のＧ 本当に怖いですよねゴキブリさん。　見つかるとなぜかこっちに向かってくる様とかはまさにメタルギアのCQCを仕掛けに来る傭兵の動きです。　ロボ部員tawagoです。 世界にはそんな悪魔さえも研究対象にしてしまうマッドサイエンティスト達が数多くいるようで。 ロボットの分野でもゴキブリロボットはすでに多く存在しています。 今回はそんなゴキブリロボット達をご紹介します。 潜入任務もお任せ！ロシア製の軍用ゴキブリロボット 通称:ロボタラカン (Robotarakan/роботаракан) ロシア語でタラカンがゴキブリという意味のようです。 イマヌエル・カント・バルト連邦大学のチーム、リーダーのマキシム・パトルシェフさん(Maxim Patrushev)、デザイナー/メカニクスのアレクセイ・ベルソフさ

わぁぁ、ロボ部のロゴがなんとも言えない凄み画像になってしまった。ロボ部イラスト仮担当tawagoです。 まさに悪夢、Googleの人工知能「DeepDream」でムービーを作成したらとんでもないことに とかいうタイトルなどで一躍有名になりました、GoogleのDeep Dream。 巷で噂のDeep Learningの分野ですね。大量のデータをもとにホニャホニャ… もちろんロボ部でもやってみました！ なにやらイテレーションという同じ画像を何回もDeepDreamすると面白いというのも聞きつけまして。えぇ、やりましたよ、実験を。２週間かかりました。 こんな感じです。どーん！(gifアニメ) チャート図はこちら 結果比較 新規で始めるたびに違うものが出現したりしなかったり。 どうやらランダムノイズがあった方が色味が増すみたいですね。禍々しい… こんな感じでGoogleがこないだ公開した人工ニュ

こんにちは、らくからちゃです。 今日もまたぶらぶらネットサーフィンをしていたら、こんな記事を発見いたしました。 借金が多い会社ランキング！ということみたいですね。厳密に言うと、有利子負債から現預金を差し引いた、ネットキャッシュで比較したみたいですが、中々面白いですね。 首位は、ソフトバンクグループが2位以下を大きく引き離し、8.3兆円でランクイン。2位以下を見ても、誰もが知っているような大企業ばかりですね。さて、一個人の感覚としては『借金が多い＝危ない』というふうに思ってしまいます。しかし、経営者の視点としては、借金をしても利息分以上に儲けを出せばいいわけで、どんどんビジネスチャンスを探して借金してでも挑戦していくのは正しい姿勢ですね。 首位となったソフトバンクグループも米国の携帯会社スプリントを1.8兆円で買収する積極的な投資をすすめるなかで、借入金を増やしてきました。まあお金を貸す側も