ブルゾンちえみ判別器をブラウザ上に実装する - Qiita
皆さん、Yahoo!検索大賞 2017はご覧になりましか？ このアワードで大賞に輝くと、「今年の顔」の名誉を手に入れることができるんです。 そんな栄えある今年の大賞は、ブルゾンちえみとのこと。 他にも、俳優部門は高橋一生、女優部門は吉岡里帆、といった具合に各分野毎に受賞者がいます。 ところで、僕はあまりテレビを観ないので、誰が誰やらわかりません。 このままだと安心して2018年を迎えることができないので、画像を読み込んでそれが誰なのか判定するアプリが必要です。 一目見れば区別つきそうなものですが、僕の濁った目で直接見るよりも、機械に判定させた方がよいに決まっていますので、作ってみました。 実際の動きはこちらから確認できます。 今回はブルゾンちえみも含め、Yahoo!検索大賞の受賞者から以下の5人をピックアップし、判別できるようにしています。 ブルゾンちえみ(お笑い部門) 高橋一生(俳優部門
TensorFlow でポケモンの名前から種族値とタイプを予測させる遊び - Qiita
先日 TensorFlow 研究会に発表者として行ってきました. 周りの人に勉強会の内容何か書かないのかと言われたのですが, 人数にビビって誰も喜ばなさそうな発表をしてしまったので, 代わりにここでは元々使う予定だった没ネタを消費しておきます. 目標 やりたいことはタイトルの通りとても単純です. ポケモンの名前を入力したら種族値とタイプっぽいものが出てきて欲しいです. Twitter の診断メーカーとかでありがちなやつを, もうちょい真面目にやってみる感じですね. モデルの設計 入力の詳細 ポケモンの名前を 1 文字ごとに分解して, 各文字の出現回数と 2-gram を特徴量として使用しました. 例えばデデンネの場合は以下のようになります. n-gram の特徴量を作るのは自力でやると面倒なのですが scikit-learn の Vectorizer を使用すると 2, 3 行で細かい設定
TensorFlowを算数で理解する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TensorFlowは主に機械学習、特に多層ニューラルネットワーク(ディープラーニング)を実装するためのライブラリになりますが、その基本的な仕組みを理解するのにそうした難しい話は特に必要ありません。 本記事では、TensorFlowの仕組みを、算数程度の簡単な計算をベースに紐解いていきたいと思います。 TensorFlowの特徴 初めに、TensorFlowの特徴についてまとめておきたいと思います。 TensorFlowは、その名前の通りTensor(多次元配列、行列などに相当)のFlow(計算処理)を記述するためのツールです。その特徴
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
