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なんかJJUGナイトセミナーで機械学習をやるっぽくて、定員100人が40人キャンセル待ちとかになってますね。 【東京】JJUG ナイト・セミナー「機械学習・自然言語処理特集！」12/17（水）開催 - 日本Javaユーザーグループ | Doorkeeper ということで、予習用だか復習(になるかわかんないけど)用に、2008年になんか機械学習をやってたときのエントリをまとめてみます。 今でこそ機械学習はなんかもりあがってるけど、2008年にぼくがやってたとき「ところで機械学習やってなんになるの？」ってよく言われてました。ぼくも「いや、なんかそこに機械学習ってものがあるから実装してる」みたいな答えをしてた気がします。特に目的はありませんでした。 たまたま サポートベクターマシン入門 という本を見かけて、なんか実装してみたくなっただけです。 変な力がありあまってたっぽい。 機械学習ことはじめ
一夜目はパターン認識と機械学習の概要を学びました。今夜は、識別部で用いられる機械学習の基本的な線形識別器である「パーセプトロン」を具体的に学びたいと思います。「線形識別器？パーセプトロン？何それ？」字面は厳しいですが、手を動かしてみると意外と簡単に理解できます。今夜からは数式をバリバリ使っていきますし、手を動かしていただきます。「必ず」手元にペンと紙を用意してください。そうは言ってもパーセプトロンが一体何なのか、機械学習の中でどのような位置づけなのかがわからないと混乱するかもしれません。パーセプトロンの説明へ入る前に、機械学習の3つのアプローチをご紹介します。 ●機械学習の３つのアプローチ - 識別関数、識別モデル、生成モデル 機械学習は大きく分けて識別関数、識別モデル、生成モデルという３つのアプローチがあります。 識別関数 := 入力データを見て、特定のクラスに属するよう識別（代表的な手
概要 多層パーセプトロン記事の補足。下の記事の最後で、入力されたデータを隠れ層で線形分離しやすい形に変換している、ということを確かめたかったが、MNIST データでは次元が高すぎてよくわからなかった。ということで、もうちょっとわかりやすい例を考える。 可視化シリーズとしては以下の記事のつづき。 ロジスティック回帰 (勾配降下法 / 確率的勾配降下法) を可視化する - StatsFragments 多層パーセプトロンとは 詳細は上記の記事参照。この記事では、以下のような多層パーセプトロンを例とする。 入力層のユニット数が 2 隠れ層のユニット数が 3 出力層のユニット数が 2 つまり、入力層として 2 次元のデータを受けとり、隠れ層で 3 次元空間へ写像してロジスティック回帰 ( 出力は2クラス ) を行う。 サンプルデータ 2 次元で線形分離不可能なデータでないとサンプルの意味がない。こ
これまでDeep LearningのアルゴリズムをTheanoで実装してきた（2015/4/29）けれど、ここらで巷で大人気のライブラリChainerにも手を出してみた。Theanoの勉強を始めたあとすぐにChainerが公開された（2015/6/9）がユーザや情報が増えるまで待っていた感じ（笑）最近はコードや実験結果などを公開してくれる人が増えてきたので非常に参考になっている。目についたものはてぶに登録しているので、興味を持った手法はがしがし勉強して追試していきたい。 Chainerのバージョンは1.3.2をベースにしている。1.3からPyCUDA/scikit-cudaを独自ライブラリのCuPyに置き換えたとのことで、以前のコードは少し修正しないと動かないようだ。その分、1.3からはインストールがシンプルになっていてとてもうれしい。1.1のころは、Chainerと直接関係ないPyCUD
多層パーセプトロンが収束する様子（2014/1/23）の続き。数字認識は前にニューラルネットによるパターン認識（2005/5/5）をJavaで作りましたが今回はPythonです。 今回は、多層パーセプトロンを用いて手書き数字を認識するタスクを実験します。今回からscikit-learnというPythonの機械学習ライブラリを活用しています。ただ、scikit-learnには多層パーセプトロンの正式な実装はない*1ため多層パーセプトロンのスクリプトはオリジナルです。今回から比較的大きなデータを扱うためなるべく高速に動作し、かつPRMLと変数名を合わせることで理解しやすいようにしました。 digitsデータ 手書き数字データは、MNISTというデータが有名です。PRMLの付録Aでも紹介されています。今回はいきなりMNISTではなく、scikit-learnのdigitsというより単純なデータセ
高卒でもわかる機械学習 (2) 単純パーセプトロン
単純パーセプトロン 動物の神経細胞（ニューロン）は、樹状突起という部位で他の細胞から複数の入力を受け取り、入力が一定値以上に達すると信号を出力する（これを「発火する」と言ったりします）とされており、それをモデル化したものとして形式ニューロンというものが提案され、さらに応用してパーセプトロンというモデルが発明されました。1 と、難しそうなことを書きましたが、ざっくり絵にするとこんな感じです。 絵では入力が3つになっていますが、実際にはいくつでも構いません。 前回の の問題は、このモデルにあてはめることができます。 入力ノードが 、入力途中の矢印が に対応しています。 を入力として受け取り、それぞれに を掛けた後、中心のノードですべて足し合わせます。 この値を とします。 前回のSPAMの例だと、正しく学習された後であれば、SPAMの場合 、非SPAMの場合 となるはずですね。 このようなモデ
機械学習超入門III 〜機械学習の基礎、パーセプトロンを30分で作って学ぶ〜 - EchizenBlog-Zwei
機械学習には大きく分けて「識別関数」「識別モデル」「生成モデル」の3つの種類がある。このなかで識別関数は確率を使わないので初心者が入門するのに最適。 識別関数で有名なのはSVM(Support Vector Machine、サポートベクターマシン)。名前を聞いたことがある人も多いと思う。そこで早速SVMを学ぼうとすると敷居が高くて挫折しがち。 実はSVMは(大雑把に言うと)パーセプトロンという基礎的な識別関数に「マージン最大化」と「カーネル関数」という考え方を導入したもの。なので機械学習入門者は最初にパーセプトロンを学ぶのが良いと思われる。 そこで早速パーセプトロンを作ってみよう！というのが本記事の意図するところ。自分で実装できるとモチベーションが維持しやすいので、詳しく理論を学ぶ前にまずは作ってみようという考え。ちなみに実装にはperlを用いた。 参考: これからはじめる人のための機械学
ゼロから作るDeepLearning -Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装-を読んだメモ ～パーセプトロン編～ - Qiita
ゼロから作るDeepLearning -Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装-を読んだメモ ～パーセプトロン編～機械学習数学ディープラーニング 概要 最近のもっぱらの興味はディープラーニングです。 ディープラーニング自体の基礎から学習しようと、本記事のタイトルの本を手に取って学習を始めたのでそこで得た知識の備忘録です。 （書籍はこちら↓） ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 なお、本記事はこの本を読んで得た知識を備忘録としてまとめたものになります。 さらに、色々メモを取るには（自分の中で）新しい概念が多く、とても長い内容になってしまうのでまずは「パーセプトロン編」ということで、ニューラルネットワーク・ディープラーニングの元となっている考え方についてフォーカスを当てて記事を書いていきます。 そして当然ですが、多分に自分の理解
この記事はAizu Advent Calendar 2016 8日目の記事です。 前の人は@0xShoneさん、次の人は@masapontoさんです。 パーセプトロンとは、1957年、ローゼンブラットというアメリカの研究者によって考案されたアルゴリズムのことですが、人工知能や機械学習、ディープラーニングなどのアルゴリズムの礎になっており、それらを理解する上では必須知識です。 そんなパーセプトロンを分かりやすく解説していきます。 パーセプトロンとは？ パーセプトロンは、複数の入力に対して1つ出力する関数です。 出力は$1$か$0$の2値です。 それぞれの$x_1$,$x_2$は入力信号、$y$は出力信号、$w_1$,$w_2$は重みを表します。図の◯はニューロンと呼びます。 入力信号$x$に重み$w$が乗算され、その総和が一定のしきい値を超えたら$1$を出力します。それ以外は$0$を出力しま
いきなり自分でハードル上げてみました（笑）。ちなみに何故単純パーセプトロンを最初に持ってきたのか？というと、id:echizen_tmさんのブログ記事でも触れておられる通り 機械学習には大きく分けて「識別関数」「識別モデル」「生成モデル」の3つの種類がある。このなかで識別関数は確率を使わないので初心者が入門するのに最適。 識別関数で有名なのはSVM(Support Vector Machine、サポートベクターマシン)。名前を聞いたことがある人も多いと思う。そこで早速SVMを学ぼうとすると敷居が高くて挫折しがち。 実はSVMは(大雑把に言うと)パーセプトロンという基礎的な識別関数に「マージン最大化」と「カーネル関数」という考え方を導入したもの。なので機械学習入門者は最初にパーセプトロンを学ぶのが良いと思われる。 それゆえ、実際に僕も以前Matlabで糞コード書きながら勉強してた時はやはり単
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ハッカーの系譜（10）マービン・ミンスキー (8) 世界初 機械学習可能なネットワーク「パーセプトロン」誕生 | THE ZERO/ONE
パーセプトロンからSVMでの画像認識まで、機械学習エントリのまとめ - きしだのHatena
テキストマイニングのための機械学習超入門 二夜目 パーセプトロン - あんちべ！
多層パーセプトロンの動きを可視化する - StatsFragments
Chainerによる多層パーセプトロンの実装 - 人工知能に関する断創録
多層パーセプトロンで手書き数字認識 - 人工知能に関する断創録
人工知能やディープラーニングの理解に欠かせないパーセプトロンとは何か？ - Qiita
単純パーセプトロンをPythonで組んでみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ