TensorFlow Tutorialの数学的背景 − Deep MNIST for Experts（その1） - めもめも
何の話かというと enakai00.hatenablog.com 上記の記事では、与えられたデータをそのまま分類するのではなく、分類に適した「特徴」を抽出した後、その特徴を表す変数（特徴変数）に対して分類処理をほどこすという考え方を紹介しました。今回は、とくに「畳み込み演算」によって、画像の特徴を抽出する方法を解説します。これは、Deep MNIST for Experts で紹介されているCNN（畳み込みニューラルネットワーク）による画像認識の基礎となります。 畳み込み演算とは？ （参考資料）コンボリューションを用いた画像の平滑化、鮮鋭化とエッジ検出 はじめに、畳み込み演算を簡単に説明しておきます。簡単な例として、画像処理ソフトウェアで、画像を「ぼかす」フィルターをかける場合を考えます。これは、画像の各ピクセルにおいて、その部分の色をその周りのピクセルの色とまぜて平均化した色に置き換えれ
JupyterでTensorFlowが使えるDockerイメージ - めもめも
Jupyterとは？ まず、Jupyterの紹介をすると、これは、Python（IPython）による対話的なデータ分析処理をWebブラウザ上の「ノートブック」で実施するツールです。下記のように、Markdownで記述した文章とコード、そして、その実行結果が記録されていきます。 作成したノートブックは、JSON形式でエクスポートしてGitHubで共有することができます。GitHubのWebサイトでは、自動的にノートブック形式にレンダリングして表示されるようになっています。現在は、Tex形式の数式がうまく表示されない問題があるようですが、下記のような感じになります。 ・ロジスティック回帰による二項分類器の作成 また、受け取ったノートブックは、自由にコードを修正して再実行することができますので、データ分析のコードとその説明をノートブックにまとめておけば、「実行できる教科書」が実現することになり
「TensorFlow Tutorialの数学的背景」シリーズの目次 - めもめも
TensorFlowを使って、実際にコードを動かしながら、DeepLearningの仕組みを段階的に学んでいきましょう。 目次 ・No.1 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − MNIST For ML Beginners（その1） 平面上の2種類のデータをロジスティック回帰で直線的に分類するという、機械学習の基礎を説明します。 ・No.2 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − MNIST For ML Beginners（その2） 線形多項分類器とソフトマックス関数で、3種類以上のデータを分類する方法を説明します。 ・No.3 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − TensorFlow Mechanics 101（その1） No.1で説明した問題に対して、もっとも単純なニューラルネットワークを適用して、複雑な境界を持つ分類を実現します
Dockerのネットワーク管理とnetnsの関係 - めもめも
RHEL7RC+EPEL版Dockerの前提で解説します。RHEL7RCを最小構成で入れて、次の手順でDockerを導入します。 # yum -y install bridge-utils net-tools # yum -y install http://download.fedoraproject.org/pub/epel/beta/7/x86_64/epel-release-7-0.1.noarch.rpm # yum -y install docker-io # systemctl enable docker.serviceDockerが設定するiptablesの内容を見るために（見やすくするために）、firewalldを停止した上でdockerサービスを起動します。 # systemctl stop firewalld.service # systemctl mask firew
/proc/meminfoを考える - めもめも
通りすがりの貴方・・・・ /proc/meminfoのあっちの値とこっちの値を足したら、なんでそっちの値と同じにならないの・・・・ と悩んだことありますよね？ /proc/meminfoは、カーネルが内部的に管理している枠組みでのメモリ情報をそのまま出しているので、残念ながらユーザ視点で知りたいメモリ情報とは一致しません。 とはいえ、変な解釈をして無意味に悩まないために、それぞれの値の意味合いと項目間の関係を知っておくのは有意義です。私の理解の範囲で、それらの関係をまとめていきます。 ＃私の理解も完璧ではないので、間違いあればやさしくご指摘お願いします。 参考資料 http://mkosaki.blog46.fc2.com/blog-entry-1007.html 2011/09/07 追記： tmpfsがSwapCachedに含まれるのは幻想でした。tmpfs=Shmemに修正しました。
Systemd入門(1) - Unitの概念を理解する - めもめも
Linuxの起動処理は、これまでinit/upstartと呼ばれる仕組みで行われていました。Red Hat Enterprise Linux 7 (RHEL7)では、これが、systemdと呼ばれるまったく新しい仕組みに置き換わります。Fedoraでは、すでに先行してsystemdが採用されていますが、この連載（？）では、Fedora 17での実装をベースとして、systemdの考え方や仕組み、利用方法を説明していきます。今回は、systemdの動作の基礎となる「Unit」の概念を理解します。 systemdを採用したFedoraでLinuxの基礎を学びなそう！という方には、「「独習Linux専科」サーバ構築/運用/管理――あなたに伝えたい技と知恵と鉄則」がお勧めです。(^^/ systemdの考え方 参考資料 ・Rethinking PID 1：systemdの開発者であるLennart
アプリケーション環境構築の自動化をまじめに考えてみる(1) - めもめも
2012/09/16 追記 本記事で紹介しているツール「virt-construct.py」は、本記事の公開後にもろもろアップデートしています。最新バージョンについては、こちらの記事を参照してください。 師宣わく 「環境管理の鍵は環境構築を完全に自動化されたプロセスで行うことにある。環境を新しく作るほうが古い環境を直すよりも常に安上がりであるべきなのだ。」 ---『継続的デリバリー』 Jez Humble, David Farley. すばらしい。本当にこれが実現できれば、作りに作りこんだ仮想マシンの巨大なディスクイメージファイルを後生大事に貯めこむ必要はもうなくなります。誰かが勝手に設定変更して動かなくなったサーバを前に呪いの言葉を吐き続けることもなくなります。 IaaSが普及して、OS環境は5分で用意できるようになりましたが、その上のアプケーション環境を今までどおりに手作業で構築、メン
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