How to build your own AlphaZero AI using Python and Keras
Update! (2nd December 2019)I’ve just released a series on MuZero — AlphaZero’s younger and cooler brother. Check it out 👇 How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 1/3) How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 2/3) How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 3/3) In this article I’ll attempt to cover three things: Two reasons why AlphaZero is a massive step forward for Artificial
gensimを使ってKerasのEmbedding層を取得する - Ahogrammer
2017/06/21にリリースされた gensim 2.2.0 から Keras との統合機能が導入されました。 具体的には、Word2vec の Keras 用ラッパが導入されました。 これにより、gensim で分散表現を学習した後に、その重みを初期値として設定した Keras の Embedding層を取得できるようになりました。 本記事では、実際に gensim の Keras 統合機能を試してどのようなものなのか確認してみたいと思います。 実装 今回は、Word2vec の Keras 用ラッパーを使って、モデルを実装していきたいと思います。 具体的には 20NewsGroupsデータセットを用いて文書分類タスクに使用する例を示します。 以下の手順で実装していきます。 必要なライブラリのインストール Word2vec の学習と Embedding層の取得 モデルの構築 インストー
Kerasを使って問い合わせ・依頼先を教えてくれるbotを作った話 - Pepabo Tech Portal
おはようございますこんにちは、こんばんは、初めましての人は初めまして、GMOペパボの情報システムグループでエンジニアをしている西畑です。 今回は私が作成したbotについての話をしたいと思います。どのようなbotかというと、ペパボ内での制度や日々の困り事があった時にどの部署に問い合わせるのがよいのかを推薦してくれるbotです。 ここでの困り事とは、技術的に分からない事やお客様への対応方法がわからないというような業務のスキルに関するものではなく、例えば使っているPCが壊れた、経費精算の仕方がわからないといった業務上必要になる雑務的なものを処理する上での困りごとを指します。 社会人の方であれば、経費精算や備品のトラブルで何処かに対応を依頼するという経験をしているのではないでしょうか。学生でも似たようなケースはありそうですね。 そういった、いわゆる組織内の取り決めやフローについて疑問を抱いていたと
Stateful LSTM in Keras
The idea of this post is to provide a brief and clear understanding of the stateful mode, introduced for LSTM models in Keras. If you have ever typed the words lstm and stateful in Keras, you may have seen that a significant proportion of all the issues are related to a misunderstanding of people trying to use this stateful mode. This post attempts to give insight to users on how to use for their
KerasとKubernetesによるディープラーニングの並列学習 - Qiita
KerasがCNTKに対応したことは以前書きました。 CentOSからKeras with CNTK backendを動かす これでKerasはTheano、TensorFlow、CNTKをバックエンドにして、同じプログラムで違うフレームワークを使うことができるようになりました。 Kerasのバックエンドが増える利点は、環境変数を変更するだけでフレームワークを入れ換えて学習することができる点だと思います。 フレームワークを変えても、プログラムが同じであればニューラルネットワークのモデル自体は（たぶん）変わりませんが、精度やスピードが多少変わったりします。 または、各フレームワークで学習したモデルをアンサンブルして推論するということも可能です。 複数フレームワークのアンサンブルを思いついたので、実際にやってみました。 プログラムやKubernetesのymlは以下にあります。 https:/
mathgram.xyz - mathgram リソースおよび情報
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iOSのMetal Performance Shadersでニューラルネットを実行する際のモデルの渡し方 - Qiita
Metal Performance Shadersについて iOS10からiOSで畳み込みニューラルネットを作れるようになりました。畳み込み層、プーリング層、正規化層、活性化関数など基本的なツールは揃っています。ただし最適化アルゴリズムなどは揃っておらず、学習はできません。Pythonなどで学習したモデルをプロジェクト内に持ってきてその重みやバイアスを使用することになります。AppleのサンプルコードでもMNISTを学習したモデルをプロジェクト内に置いていますが、肝心のファイルの拡張子は.dataとなっており、どんな種類のファイルなのかわからなかったので調べてみました。 Pythonライブラリにおけるモデルの保存形式 Chainerのドキュメントを見てみるとsave_npzとsave_hdf5という二つのモデル保存用メソッドがあります。npzはNumPy配列を保存するファイル形式のようです
モデル圧縮 - nico-opendata
nico-opendata niconicoでは、学術分野における技術発展への寄与を目的として、 研究者の方を対象に各種サービスのデータを公開しています。 ニコニコ動画コメント等データセット (株)ドワンゴ及び(有)未来検索ブラジルと国立情報学研究所が協力して研究者に提供しているデータセットです。 ニコニコ動画コメント等のデータが利用可能です。 利用申請フォーム※国立情報学研究所へリンクします ニコニコ大百科データ (株)ドワンゴ及び(有)未来検索ブラジルと国立情報学研究所が協力して研究者に提供しているデータセットです。 ニコニコ大百科のデータが利用可能です。 利用申請フォーム※国立情報学研究所へリンクします Nico-Illustデータセット Comicolorization: Semi-Automatic Manga Colorization Chie Furusawa*、Kazuyu
Spark × Keras × Dockerでディープラーニングをスケーラブルにしてみた2 マルチホスト編 - Qiita
以前、Dist-kerasをDockerに載せてスケーラブルなディープラーニングを作ってみました。 http://qiita.com/cvusk/items/3e6c3bade8c0e1c0d9bf 当時の反省点はパフォーマンスが出なかったことですが、よく見直したらパラメータの設定が間違っていたようです。 そこで反省がてら、いろいろ試してみました。 前回までのあらすじ Dist-Keras自体の説明は以前の投稿をご参照いただきたいのですが、要はSparkクラスター上で動作するKerasです。 私はこれをDockerイメージにして、スケールアウトを簡単にできるようにしてみました。 なお、DockerfileはGitHubで公開しています。 https://github.com/shibuiwilliam/distkeras-docker 今回やること 今回はDist-Keras on Doc
Information Dropoutの数理とKeras実装
※ This is a Japanese version. The English version is here. Information Dropoutという手法がある。 元々は深層学習の過学習を避けるために提案されていたテクニックであるDropoutを、与えられたタスクに対する最適なデータの表現を学習するInformation Bottleneckの観点から一般化する、という内容である。 この論文は2016年11月4日にarXivに初稿がアップされ(arXiv:1611.01353)、ICLR2017に投稿されていた。 残念ながら採択はされなかったが、レビュー結果には The authors all agree that the theory presented in the paper is of high quality and is promising but the expe
Introducing Keras 2
Keras was released two years ago, in March 2015. It then proceeded to grow from one user to one hundred thousand. Hundreds of people have contributed to the Keras codebase. Many thousands have contributed to the community. Keras has enabled new startups, made researchers more productive, simplified the workflows of engineers at large companies, and opened up deep learning to thousands of people wi
Deep Learning with Python
Deep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. Written by Keras creator and Google AI researcher François Chollet, this book builds your understanding through intuitive explanations and practical examples. about the technology Machine learning has made remarkable progress in recent years. We went from near-unusable speech a
Kaggle Facial Keypoints DetectionをKerasで実装する
Tweet KaggleのチュートリアルにもなっているDaniel NouriさんのUsing convolutional neural nets to detect facial keypoints tutorial という記事の流れに沿って、Facial Keypoints DetectionをKerasで実装していきます。単純なモデルから徐々に複雑にしながら解説していきます。多少の機械学習の知識があることを前提にしますが、なるべく分かりやすく解説していきたいと思います。間違い・質問・提案などあれば遠慮なく連絡してください。 KerasはPythonで書くことができるTheanoとTensorFlowベースのライブラリです。直感的に書くことができる人気急上昇中のライブラリです。2015年3月に初公開され、2016年4月にKeras 1.0が公開されました。 Danielさんの記事ではL
KerasとskoptでのBayesian Optimization - xiangze's sparse blog
使ったアルゴリズム(random forest, neural net, Bayesian Optimization)とデータ(OnlineNewsPopularity)はTJOさんのブログ記事 と全く同じでPythonのライブラリscikit-learnのrandom forestとKeras, bayesianを使っているところが異なります。 gist.github.com 平均二乗誤差の値はRの結果とかなり異なり、random forestはRのものより値が小さく、Kerasでは逆にMXnetよりも誤差が大きくなってしまっています。原因としてはtrain,testに分離したデータが異なるという点も考えられますが、random forestの初期値に起因するところが大きいように思われます。 実際に動かしてみるとnanが出てくることが多く、ニューラルネットの学習にかかる時間の長さもあって
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GitHub - bstriner/keras-adversarial: Keras Generative Adversarial Networks
An example to check the AUC score on a validation set for each 10 epochs.
GitHub - tdeboissiere/VGG16CAM-keras: Keras implementation of the VGG16-CAM model