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    新内閣発足

『qiita.com』

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  • 自然言語系のデータでLSTM理解しようとすると難しいので、MNISTデータでLSTMの基礎を解説 - Qiita

    25 users

    qiita.com/tawago

    師走に調子乗ってTensorflow Advent calendar 2016登録して完全にヒーヒー言いながら今回の内容を書きました。 おそらく後から読みやすいように追記や更新もすると思います。8日目です。どうも。 この記事はTensorflowのチュートリアルを読んでなんとなくの機械学習的な理解がある方達がおそらく対象です。 それらに関連した解説も一応書いてます。 ・ビギナーの解説 : 特にプログラマーでもデータサイエンティストでもないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 ・エキスパートの解説 : Tensorflowを2ヶ月触ったので"手書きひらがな"の識別95.04%で畳み込みニューラルネットワークをわかりやすく解説 機械学習がどんどん盛り上がってますね。 みなさん楽しそう。 そんなわけで今更word2vecなんてやっても...感もあるので、すっ飛ばしてRe

    • テクノロジー
    • 2016/12/08 15:03
    • TensorFlow
    • RNN
    • qiita
    • 機械学習
    • あとで読む
    • TensorflowでプチRNNによるロジスティック写像のカオス回帰 - Qiita

      4 users

      qiita.com/tawago

      def logistic(r, t_first, num_steps): array = [] for i in range(num_steps): if "t" not in locals(): t = t_first else: t = tt tt = r*t*(1-t) array.append(tt) return array initial = 0.5 data1 = logistic(3.91, initial, 100) data2 = logistic(3.9100000000001, initial, 100) data3 = logistic(3.91, initial+0.0000001, 100) import os, sys import numpy as np import tensorflow as tf num_steps = 1 # Number of i

      • テクノロジー
      • 2016/05/20 17:49
      • TensorflowでOSXのGPUが対応されたよ - Qiita

        14 users

        qiita.com/tawago

        #2018/12/16追記 いつの間にかOSXのGPU公式サポートはなくなったみたいなので、それでもGPU使いたい方はこちらのドキュメントが参考になるかもしれません。 Tensorflow 1.6 on macOS High Sierra 10.13.3 with GPU Acceleration (without disabling SIP) #2017/2/17追記 Tensorflow 1.0.0から簡単にインストールできるようになったので公式ドキュメントに従うことをおすすめします。 https://www.tensorflow.org/install/install_mac #cuda8.0 $ brew upgrade $ brew install coreutils $ brew cask install cuda #cuDNN v5.1 Library for OSXをダウン

        • テクノロジー
        • 2016/05/12 20:24
        • TensorFlow
        • mac
        • GPU
        • あとで試す
        • あとで読む
        • 【爆速なるか!?】OSXでTensorflowのGPU版を使うためのセットアップ - Qiita

          6 users

          qiita.com/tawago

          ※2016/5/12追記 公式Tensorflowのレポジトリにマージされたので、この記事は完全にDeprecatedになります。 -> TensorflowでOSXのGPUが対応されたよ まぁあまりインストールの仕方は変わらないのですが。 ※非公式なので何が起きても責任負えません。 自分のMacbook Pro(Retina, 15-inch, Mid 2014)がIntel Iris Proの他にNVIDIA GeForce GT 750Mも積んでいたことを思い出したので、「Cudaで3.0やん。TensorflowのGPUいけるやん」と思い、やり方探してたら海外ですでにやってる人いたので、参考にした時の手順を残します。 ただしver0.6.0に戻ります bazelとか使うのでpip,Virtualenv ,dockerのインストールした人は、まず普通にソースからのインストールした方が

          • テクノロジー
          • 2016/04/01 07:58
          • mac
          • Tensorflowを2ヶ月触ったので"手書きひらがな"の識別95.04%で畳み込みニューラルネットワークをわかりやすく解説 - Qiita

            62 users

            qiita.com/tawago

            どうも、データセットの用意でバイナリーとの戦いを5時間繰り広げたあげく、記事に1日かかりました。丁寧に記事書くって大変ですね。うふふっ☆ 前回: 特にプログラマーでもデータサイエンティストでもないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 に続き、MNISTのエキスパート編を解説しようと思ったのですが、せっかくなので数字ではなくひらがなデータセット計71文字を識別していくなかで**"畳み込みニューラルネットワーク"の解説をしたいと思います。 英語ではConvolutional Neural Networkなので以下CNN**と呼びます コードはほぼTensorflowのチュートリアルエキスパート編のものですので、そちらを見てからだとよりわかりやすいかと。 #1: データセット 産総研(AIST)の公開しているETL手書き文字データベースからいただきました。(旧:電総研の

            • テクノロジー
            • 2016/03/29 11:20
            • TensorFlow
            • 機械学習
            • deep learning
            • dataset
            • 画像
            • あとで読む
            • 特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita

              1134 users

              qiita.com/tawago

              Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これ書くだけで土日2日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない!という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Lear

              • テクノロジー
              • 2016/03/06 13:03
              • tensorflow
              • 機械学習
              • deep learning
              • ディープラーニング
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