あらゆるデータを可視化するTensorBoard徹底入門
TensorBoardの主要機能 折れ線グラフ 画像 音声 ヒストグラム 計算グラフ 次元削減のプロット TensorBoardの読み方 シンボルの意味 name scopeとnode グラフの色 Structure View Device View 計算時間・メモリ テンソルの次元数 Summary Operation scalar histogram image audio 可視化してみる ハイパーパラメータの探索 Embedding Visualization メタデータファイルの作り方 スプライト画像の作り方 ラベルによる色分け t-SNEとPCA まとめ TensorFlowの優れた機能として、TensorBoardによる充実した可視化環境が挙げられます。TensorBoardがあれば、ニューラルネットワークの学習が上手くいかないときに、俯瞰してネットワークを表示したり、様々なデ
Doc2Vecの仕組みとgensimを使った文書類似度算出チュートリアル
類似したコンテンツのタイトルは、女性アーティストだらけとなっている。浜崎あゆみは日本のレディー・ガガらしい。 Bag-of-wordsの欠点とDoc2Vecのメリット Bag-of-wordsは文書内の単語の出現回数をベクトルの要素とした分散表現だ。例えば、 { I, have, a, pen, I, have, an, apple } という単語区切りの文書があるとしよう。この文書をBag-of-wordsでベクトル化する。ベクトルの並び順をI, have, a, pen, an, appleとすると、 [2, 2, 1, 1, 1, 1] と表現することになる。単に出現頻度を計算しているだけなので、シンプルで計算効率よく分散表現を得ることが出来る。 では、Bag-of-wordsの何が問題なのだろうか？Bag-of-wordsでは、単語の出現順序が考慮されず、同様の単語が使われていれば
Batch Normalization：ニューラルネットワークの学習を加速させる汎用的で強力な手法
Batch Normalizationとは何か 内部の共変量シフト アルゴリズム Batch Normalizationのメリット 大きな学習係数が使える 正則化効果がある 初期値にそれほど依存しない Batch Normalizationを実装してみよう TFLearnのインストール CIFAR-10の画像分類で検証 まずはCNNでネットワークを構築 Batch Normalizationを適用 Dropoutを追加する まとめ シンプルでありながら、Deep Learningにおいて必須ツールとなったBatch Normalizationはとても強力な手法だ。Batch Normalizationは他の開発者や研究者からも評判が高く Chainerを使ってコンピュータにイラストを書かせる には 一番効いてきているのがBatch NormalizationとAdamでした．これ入れないと
Residual Network(ResNet)の理解とチューニングのベストプラクティス
Residual Network（ResNet）とは ResNetのアイデア Shortcut Connectionの導入 Bottleneckアーキテクチャ ResNetの最適化ベストプラクティス Optimizerの選定 Batch Normalizationの位置 Post Activation vs Pre Activation Wide Residual Network まとめ 参考 2015年のImageNetコンペティションとCOCOセグメンテーションの最良モデルとしてDeep Residual NetworksがMicrosoft Researchから提案され、最大1000層以上の深いニューラルネットワークを構築することが可能となった。 本記事では、 Residual Networkとは何か Residual Networkのチューニング方法 Residual Networ
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