Magenta
An open source research project exploring the role of machine learning as a tool in the creative process. Magenta Studio has been upgraded to more seamlessly integrate with Ableton Live. It is a collection of music creativity tools built on Magenta’s open source models, using cutting-edge machine learning techniques for music generation. Read the blog post.
Big Sky :: golang で tensorflow のススメ
« Software Design 2018年7月号「Vim 絶対主義」の執筆に参加しました。 | Main | ボタンを押したら golang の if err... を自動入力 » tensorflow といえば Python と思っておられる方も多いのではないでしょうか。間違いではないのですが、これは初期に作られた Python 向けのバインディングに研究者達が多く食いついた結果に過ぎないと思っています。実際 tensorflow は現在 C言語、C++、Python、Java、Go から利用する事ができ、最近では JavaScript にも移植されています。筆者自身も Go で tensorflow を使ったシステムを構築し、運用保守しています。問題も発生せず機嫌良く動いています。学習の利用部分は GPU のパフォーマンスに依存しますが、それ以外の部分については各言語の実装に依存し
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの「TensorFlow」は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C＋＋、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。 今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高
Windows版AnacondaでTensorFlow環境構築 - Qiita
この記事を読まれるpython初心者の方への注意事項(2019/10/03追記) この記事はプログラミングの環境構築経験が少なめの方へ向けて書いた記事です。そのため、複数の候補があるpython環境について特に説明することはせず、差し当たってAnacondaを使う方法について説明しました。 しかし、この記事を投稿してから約３年経過し、python+tensorflowを取り巻く環境も変わってきました。この記事を書いた当初はAnacondaを使うのが一番手っ取り早いかと考えていましたが、ほかの環境の選択肢としてWSLやWindows版Docker、公式のWindows版Pythonが使いやすくなったこともあり、現状ではAnacondaを使うのが最適とは言いづらい状況かと思うようになりました。Anacondaについては誤解も多く1、ウェブ上に正しい情報が少ないこともあり、トラブルに対処しにくい
TensorFlow が正式に Windows サポートして GPU が使えたので試してみた - tilfin's note 跡地
Google から正式に Tensorflow が Windows 対応して GPU が使えるとのアナウンスがありました。 https://developers.googleblog.com/2016/11/tensorflow-0-12-adds-support-for-windows.html セットアップ環境 OS) Windows 10 Pro GPU) NVIDIA GeForce GTX 960 この環境で TensorFlow を試しみたいと思います。なるべくDドライブにセットアップするようにしています。 CUDA と cuDNN をインストール CUDA Toolkit 8.0 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads Operating System: Windows Architecture: x86_64 Version:
アイドル顔識別のLINE BOTを作りました - すぎゃーんメモ
記事要約 機械学習によるアイドル顔識別のLINE BOTを作りました。アイドル分かる人は是非 友だち追加して アイドル画像を送りつけて遊んだりしてみてください。 むしろ識別対象のアイドルさん御本人にも使ってもらえたら最高 BOT概要 TensorFlowによるアイドル顔識別器の話 - 2016.9.28 TensorFlow勉強会 - Qiita にまとめている、自作のアイドル顔識別器の 「入力した画像に対し、写っているのが『どのアイドル(人物)か』を機械学習により自動判定する」 という機能を実際に試すためのインタフェース。 トーク(1:1、Room, Group、いずれでも可)で画像を投稿されると、その画像に写っている人物の顔を識別してCarouselメッセージで結果を返す。 11月末現在の時点で、識別対象のアイドルは851人となっています。 顔識別API 元々 実際に学習結果を試すため
TensorFlowとは？ データフローグラフを構築・実行してみよう
この本は、TensorFlowがオープンソースで公開されるまで「機械学習」に触れたことがなかった筆者が、TensorFlowに挑戦して、七転八倒した成果をまとめたものです。 本書の構成 本書では、まず始めにTensorFlowの基本であるデータフローグラフについて解説します。 次に、画像の多クラス分類問題「CIFAR-10」を題材に「畳み込みニューラルネットワーク」による推論と学習、評価を実装します。 モデルとパラメーターの保存と読み込み方法。また、フィルターの可視化などを通じてパラメーターの変化を視覚的に捉えます。 最後に、認識精度を上げるためにいくつかの取り組みをします。 前提知識 本書は、読者にプログラミング言語「Python」に関する基本的な知識があることを前提にしています。 また、計算ライブラリnumpyも使用しています。必要に応じてリファレンス（http://www.numpy
[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの？ って感じだけど、 2015年末に Google が書いた 「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo
![[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e66fb33cd90d527a45952821fb461ba298d2aa3d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCVGVuc29yRmxvdyVFMyU4MSVBNyVFNiVBMCVBQSVFNCVCRSVBMSVFNCVCQSU4OCVFNiU4MyVCMyU1RCUyMDAlMjAtJTIwR29vZ2xlJTIwJUUzJTgxJUFFJUUzJTgyJUI1JUUzJTgzJUIzJUUzJTgzJTk3JUUzJTgzJUFCJUUzJTgyJUIzJUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTg5JUUzJTgyJTkyJUU1JThCJTk1JUUzJTgxJThCJUUzJTgxJTk3JUUzJTgxJUE2JUUzJTgxJUJGJUUzJTgyJThCJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1jYjJjYWFkYmNhMjIyNzYzZmQzNzA3NTc1NDcxY2U1ZQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBha2lyYWFrJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0yNzkwYWU3NDM5YThkOGY5NzEyNDdjNDQzMzBiMGYyMg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db53941c42ab3353f83bb5364b7b1d737)
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
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GitHub - kaonashi-tyc/zi2zi: Learning Chinese Character style with conditional GAN