EdwardでBayesian DNN＋Variational Inferenceをやってみた話 - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。 今（僕の中で）話題沸騰中のベイズ統計用Pythonライブラリ Edward GitHub - blei-lab/edward: A library for probabilistic modeling, inference, and criticism. Deep generative models, variational inference. Runs on TensorFlow. を使って Bayesian DNN ＆ Variational Inference をやってみましたので、その報告＆コードの簡単な解説＆感想をこの記事では残しておこうと思います。 前回の記事 mathetake.hatenablog.com で用意したHiggs粒子データセットを使って、分類器を作ろうと思います. ※Edwardってなんぞやって人は、公式Webまたは次の論文 [1701.037
【Day-17】DeepLearning系ライブラリ、『Keras』の使い方まとめ(2.x対応版) - プロクラシスト
【最終更新 : 2017.12.17】 ※以前書いた記事がObsoleteになったため、2.xできちんと動くように書き直しました。 データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 17日目。 16日目に、1からニューラルネットを書きました。 それはそれでデータの流れだとか、活性化関数の働きだとか得るものは多かったのですが、Kerasと言うものを使ってみて、何て素晴らしいんだと感動してしまいました 今まで苦労して数十行書いていたものが、わずか3行で書ける！ 正直、スクラッチで書く意味って、理解にはいいけど研究や分析には必要あんまないんですよね。車輪の再発明になるし。 と言うわけで、使えるものはどんどん使っていこうスタンスで、今日はKerasの紹介です！ Tutorial+気になった引数を掘り下げて補足のような感じで書いています。 ちなみに、各部のコード以下をつなぎ合わせるとmnistの分類器が動くよ
機械学習でつかう画像を集める作業を少しラクにするツールをつくりました - #daiizメモ
昨日の記事 の冒頭で紹介した，機械学習用の画像データを収集する作業を手助けするツール『tfPhotoPalette』をChromeウェブストアで公開しました．TensorBoardに傚ってオレンジ系統の配色にしてみました． Chromebookでも使えます！！ 画像の表示 画面上部の長いボックスに画像のURLを入力して，その隣の「Load」ボタンを押すと画像が表示されます．一番左に大きく表示された画像がオリジナルなものです．画像の中に用意されている半透明な領域の大きさや位置を変更して，任意の箇所を切り抜くことができます．切り抜かれた領域は，オリジナル画像のすぐ右隣に表示されます． 画像の切り抜きと縮小 機械学習で学習／評価用に与える画像のサイズは，かなり縮小しておく必要があります．TensorFlowのチュートリアルで紹介されていた画像分類の話や，昨日の例では入力画像は32 x 32 px
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
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