TensorFlowを利用した
アイドル顔識別についてあれこれ / 2017-01-28 GCPUG Fukuoka 5thGCPUG Fukuoka 5th 〜Machine Learning 祭〜 https://gcpugfukuoka.connpass.com/event/46049/ で使った資料です
アフィン変換とは - 大人になってからの再学習
幾何学の分野で、ある図形を回転させたり引き延ばしたりする変換をアフィン変換と呼ぶ。 もう少しきちんと説明すると、「アフィン変換とは平行移動と線形変換を組み合わせた変換」のこと。 平行移動はわかるけど、線形変換って？ 線形変換とは、「変換の前に直線だった場所は、変換後も直線のまま保たれる」変換のこと。直線が変換によって曲がったりしない。ということ。 さらに、「直線上に点A,B,Cが並んでいたとき、変換の前後でAB:BCの比が変化しない」。線の形が変わらないから線形変換という、と覚えてしまって構わない。 で、アフィン変換って具体的にはどのような変換？ 具体的には、線形変換（拡大縮小、剪断、回転）、平行移動があり、これらの組み合わせで表現される。 2次元の図形であれば、線形変換は元の座標に2x2の行列を掛けることで表現できる。平行移動は2次元のベクトルの加算で表現できる。 つまり、次のように表す
初めてのTensorFlow - イントロダクションとしての線形回帰 - Qiita
（追記: 改訂版の記事を投稿しました - http://qiita.com/TomokIshii/items/0a7041ad337f68f71286 ） 先週(2015/11/9)，Deep LearninのFramework の"TensorFlow"が公開されたが，ドキュメントの説明「MNIST（手書き数字の分類）は機械学習の"Hello World" である．」という箇所に納得がいかない．CourseraのMachine Learning (Stanford)でもそうだったが，機械学習を初歩から学ぶ場合，やはり最初は Linear Regression（線形回帰）と，個人的に考える． 本記事では，最初にLinear Regression（線形回帰）のコードを調べ，次に Logistic Regression（ロジスティック回帰）のコードを作成して，TensorFlowの雰囲気をつか
GoのためのGo
Go言語はシンプルさを念頭にデザインされた言語です。仕様は単純明瞭さのために小さく収められていますが、そのため表現力に欠けているとか、コードが冗長になるという印象を持つ人も多いでしょう。有名なところでは、ジェネリクスや例外といった機能が（今のところ）存在しないことが問題にされることが多いようです。 一般に、ソフトウェアエンジニアリングというものは書かれる言語だけに依るものではありません。視点を拡げてGoを取りまくツール群を含めて見てみると、go fmt や goimports といったツールが広く使われていること、また go generate コマンドの存在などを見ても、Goという言語には、人間のプログラミングを機械によってさまざまな面から補助しようという態度があります。
20170127-learning-tensorflow-3hours
ニューラルネットワークを用いた機械学習の「ディープラーニング(深層学習)」は人工知能(AI)開発に欠かせない技術であり、AI以外にもGoogleフォトの画像の自動タグ付け機能やAmazonのレコメンド機能など、すでに実用化されている技術に活用されています。そんなディープラーニングを開発者が学習するためのとっておきの方法をGoogleのクラウド開発者がブログで紹介しています。 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. | Google Cloud Big Data and Machine Learning Blog | Google Cloud Platform https://cloud.google.com/blog/big-data/2017/01/learn-tensorflow-and-deep-learning-w
深層学習ライブラリ Keras - 人工知能に関する断創録
ここ1年くらいDeep Learning Tutorialを読みながらTheanoというライブラリで深層学習のアルゴリズムを実装してきた。 深層学習の基本的なアルゴリズムならTheanoでガリガリ書くこともできたがより高度なアルゴリズムをTheanoでスクラッチから書くのはとてもきつい*1。 そんなわけでPylearn2、Lasagne、nolearnなどのTheanoベースのラッパーライブラリをいろいろ調べていたのだが、結局のところKerasというライブラリが一番よさげだと思った。KerasはバックエンドとしてTheanoとTensorflowの両方が使え、より高レイヤな表現（たぶんChainerと同レベル）で深層学習のさまざまなアルゴリズムが記述できる。TheanoやTensorflowは完全に隠蔽されており、Kerasで書かれたプログラムはまったく修正せずにTheanoとTensor
線画着色webサービスPaintsChainerを公開した - Qiita
http://paintschainer.preferred.tech こちらに先月記事にした線画の着色のデモを公開しました！！ 反響の大きかった皆さんに試していただけます！！（ちょっと期待値が上がり過ぎてないといいですがｗ） http://qiita.com/taizan/items/cf77fd37ec3a0bef5d9d 以前の記事『初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。』はこちら。 ⇓そしてこちらがもじゃくっきーさんの使用例になっております。 GPUを使っている関係上アクセスが集中したりすると遅くなったりサーバーが落ちたりする可能性もありますが、生暖かく見守っていただければと思います。←たくさんの方に広まったこともあって、めっちゃ重くなっています。ぐぬぬぬ 画面はこんな感じっす。 線画ファイルを選択するととりあえず自動で塗ってくれます。 ※ただし、現状ではgifや
顔画像認識に使えそうな10のデータセット - Qiita
機械学習を使って顔画像認識をやりたいと思った時に調べたデータセットをメモしておく。 他に「こんなのあるよ」とか「これが標準的なデータセットだよ」とかあれば教えてほしい。 Labeled Faces in the Wild 名前 Labeled Faces in the Wild
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Numpyで1-of-K表現を簡単に作る方法 - done is better than perfect