TensorFlow を使ってブラックホールとポンデリングを見分ける (追記あり) - Qiita
はじめに ハワイ、南米、南極など色々な箇所に設置された電波望遠鏡が協力し合う国際プロジェクト「イベント・ホライズン・テレスコープ」が、5500万光年彼方も向こうにある銀河の中心に位置する超大質量ブラックホールの撮影に成功したとの事。ブラックホールが直接撮影されたのは史上初の快挙との事で巷でも賑わっております。 さてこれだけ盛り上がると Twitter でも色々話題になっていて「ポンデリングに似ている」とか「ポンデリングじゃん」とか「ポンデリングにしか見えない」など色々と言われております。 それポンデリングじゃねぇの？ これはもしかしてブラックホールを見た事のない我々に対して、ポンデリングの画像を見せられ騙されているのではないかとさえ思い始めました。Twitter 上にも数多くのポンデリング画像が散見されています。そこで TensorFlow の力を借りて「画像がブラックホールなのかポンデリ
Keras vs PyTorch: Which Deep Learning Framework to Choose? - deepsense.ai
So, you want to learn deep learning? Whether you want to start applying it to your business, base your next side project on it, or simply gain marketable skills – picking the right deep learning framework to learn is the essential first step towards reaching your goal. What are Keras and PyTorch? Keras and PyTorch are open-source frameworks for deep learning gaining much popularity among data scie
TensorFlow.js — a practical guide
Recently, Google introduced it’s most popular machine learning library: TensorFlow in Javascript. With the help of TensorFlow.js one can train and deploy ML models in the browser. Goodbye to spending eons on complicated steps… Before you start, I would recommend going through the docs of TensorFlow.js, to get a basic understanding of the context required for this article. Let’s start with a simple
TensorFlow.js | Machine Learning for JavaScript Developers
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
Google、オープンソース機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.5」を発表
Google、オープンソース機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.5」を発表：使い勝手やモバイル対応、GPUサポートが向上 オープンソース機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.5」が公開された。「Eager Execution」「TensorFlow Lite」、GPUアクセラレーション対応の強化が特徴だ。 Googleは2018年1月26日（米国時間）、オープンソース機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.5」を公開した。「Eager Execution for TensorFlow」「TensorFlow Lite」、GPUアクセラレーション対応の強化が目玉として紹介されている。 Eager Execution for TensorFlow 現在プレビュー版が提供されているEager Execution for TensorFlowは、「D
TensorFlowで顔検出器を自作する - すぎゃーんメモ
19日に行われた Kyoto.なんか #3 で発表・デモをさせていただいた内容まとめです。 はじめに: 検出器の重要性 アイドル顔識別 をずっとやっている中で、顔の識別・分類(Classification)はCNNを使って出来ているけれど まだ上手く出来ていない別のタスクがあって。 それが画像内からの顔領域の検出 (Detection, Localization)。 「画像内に写っている人物が誰であるか」を識別するためには、まずはその画像に写っている「顔」を検出する必要がある。 その検出された顔それぞれについて分類器にかけて「この顔は○○さん」「この顔は××さん」と分類していくことになるわけで。 分類器に与える入力画像を切り抜いて抽出するのにもまず顔領域を検出する必要があるし、その分類器を学習させるためのデータセットも、様々な画像から顔領域を検出して切り抜いてそれぞれに対してラベル付けする
［速報］Google、スマートフォン向けの機械学習ライブラリ「TensorFlow Lite」発表。DSPをアクセラレータとして利用。Google I/O 2017
［速報］Google、スマートフォン向けの機械学習ライブラリ「TensorFlow Lite」発表。DSPをアクセラレータとして利用。Google I/O 2017 Googleは5月17日（日本時間5月18日未明）から開催中の年次イベント「Google I/O 2017」にて、スマートフォンなどのデバイスで実行するアプリケーション向けの機械学習ライブラリ「TensorFlow Lite」を発表しました。 「TensorFlow Liteはアプリケーション向けのライブラリで、高速かつ軽量でありながら、ContinentやLSTMといった最新の技術を利用可能だ」（Dave Burke氏、Vice President Enginieering, Android） TensorFlow Lite同時に、機械学習などで使われるニューラルネットワークの計算をDSPによってハードウェアアクセラレーショ
【みんな】Caffeより手軽かつ高速! Cで書かれた必要十分な深層学習フレームワーク darknetを試す【意外と知らない】:電脳ヒッチハイクガイド:電脳空間カウボーイズZZ(電脳空間カウボーイズ) - ニコニコチャンネル:生活
チャオ! オレだ。 深層学習を手軽に使いたいというニーズは日に日に高まっているはずなのに、ガクシャ先生どもと来たら、やれMatlabだ、やれPythonだのと軟弱言語の話しかしやしねえ。どこかに気骨溢れたナイスガイはおらんのか! と思ったら、居た。 それが今回紹介するdarknetだ。 darknetという名前から想像する異常にダークである。 バーン どうよこのダークネス感 いまどき黒いページというのは珍しい。 そして無駄に凝った魔法陣のようなロゴ。ダークだ。 しかしダークネット、厨二満開とせせら笑っていられるのもいまのうちだ。 このダークネット、実に必要十分な機能を最短で試せる超絶優れたツールなのである。 CaffeやTensorFlowほどの知名度はないが、実用性皆無なTensorFlowに比べてdarknetはものすごく実用的。Cが分かる人ならばこれほど使いやすいものもちょっと他にな
「TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説~」が発売されます - めもめも
TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説~ 作者: 中井悦司出版社/メーカー: マイナビ出版発売日: 2016/09/28メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 表題の書籍がマイナビ出版より発売されることになりました。執筆にご協力いただいた方々には、あらためてお礼を申し上げます。販売開始に先立って、「はじめに」を掲載させていただきますので、先行予約される方の参考にしていただければと思います。 はじめに ディープラーニングの世界へようこそ！ 本書は、機械学習やデータ分析を専門とはしない、一般の方を対象とした書籍です。―― と言っても、ディープラーニングの歴史や人工知能の将来展望を語る啓蒙書ではありません。ディープラーニングの代表とも言える「畳み込みニューラルネットワーク」を例として、その仕組みを根本から理解すること、そし
【プログラミング不要】ディープラーニング（h2o.ai）で株価予測をやってみた - ニートの言葉
2017/07/20 追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング
Tensorflowのサンプルを理解してみる。(初心者向け) - 7rpn’s blog: うわああああな日常
Googleが出したTensorflow，盛り上がり具合がやばいですね。 githubのスター数とかを見ていると，スタンダードであるChainerとかCaffeとかを(盛り上がり具合だけは)軽く越えてしまった感じ。 というわけで，MNISTの(畳み込みしているほうの)サンプルをざっと読んでみました。 備忘録がてらメモしようかな，と思ってブログにしてみます。 自分は初心者なので，まぁそのレベルで色々注をつけて行こうと思います。 Tensorflowの良かったところ 最初に，Tensorflowの良かったところを。 大規模処理で並列化とかが楽らしいんですけど，正直よく分からないです笑 コードを見て思ったのは，必要な部分だけが厳密に書かれているなーと思いました。 低い次元の記述する必要のないものはしっかり隠して，必要な記述はちゃんと書かれているってのが自分みたいな初学者には良いと思います。Cha
DockerでJupyter Notebook環境をお手軽に準備する(TensorflowやGraphvizもあるよ） - Qiita
はじめに ちょっとデータ分析や機械学習をやってみたい、んだけど環境準備が少し面倒だとか、 ハンズオンとかやるんだけど環境セットアップの説明だけで結構時間を使ってしまう、ということがなきにしもあらずかと思います。 Jupyter Notebookは機能的にも素晴らしい環境ですし、Webブラウザがあれば使うことができます。そういう環境はDockerに入れておくと便利で、各自のLocalで起動して使うか、クラウドサーバで起動しておけば、Webブラウザがあれば誰でも使えるのでお手軽です。 既に公開されているDocker Containerもあるのですが、いくつか欲しいものが足りないので追加したものを作ったので共有します。 Jupyter Notebook Docker Container Dockerファイルはここにあります。 https://github.com/mokemokechicken/
ディープラーニング（TensorFlow）を使用した株価予想 ～その2～ - Qiita
前回の続き。 ディープラーニングのフレームワークであるTensorFlowを使用して株価を予想するぞ～、というお話です。ちなみに前回は完全に失敗でした。 前回のコメントで、tawagoさんから「Googleが同じようなことしている」という情報をいただいたので、そちらをコピ・・・インスパイアしてみました。 ##前回との相違点 前回は、「数日分の日経平均を使用して、次の日の日経平均が上がるか、下がるか、変わらないか（3択）を予想する」ものでした。 Googleのデモでは、「数日分の世界中の株価指数（ダウ、日経平均、FTSE100、DAXなど）を使用して、次の日のS&Pが上がるか下がるか（2択）を予想する」という内容でした。 ということで、下記が前回からの主な変更点となります。 「上がるか」「下がるか」の2択 日経平均だけでなく、他国の株価指数も使用 隠れ層x2、ユニット数は50,25 予想する
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
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 Lea
TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を識別する - すぎゃーんメモ
以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
TensorFlowで Hello Worldを動かしてみた&その解説 | DevelopersIO
平田です。TensorFlowという機械学習ライブラリが流行っているようなので、とりあえず触ってみました。 ということで、まずはHello worldと、その解説を行っていきたいと思います。 セットアップ & Hello world まずは、Tensorflowをローカル上にインストールしていきます。今回はOSX上に環境を作っていきます。 はじめにvirtualenvを利用して、tensorflow用の環境を作成します。 tensorflowは今のところpython 2.7上でのみ動くようなので、これに揃えて環境を作成していきます。 $ # python バージョン確認 $ python —version Python 2.7.10 $ # virtualenvのインストール $ easy_install pip $ pip install virtualenv $ # virtualen
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