Pythonでの数値計算ライブラリNumPy徹底入門
NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste
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
これさえ読めばすぐに理解できる強化学習の導入と実践
強化学習の位置づけ 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 強化学習の応用事例 Atariの攻略 AlphaGo ロボットの自動動作獲得 ファイナンスへの応用 広告配信の最適化 OpenAI Gymを使ってQ-learningを実装してみる 状態 行動 報酬 実装 参考文献 ディープラーニングなどの機械学習技術の進歩によって、過去のデータから学習する技術は大きく進化し、写真の中に写っている対象を認識することや病気の診断、多言語間の翻訳をする性能を著しく向上させることができました。 すでにその性能は専門的な教育を受けた人間の能力と同等 [1] か超えている分野もあるほどです。 一方で、人間にはデータを与えなくとも自ら経験から学び、スキルを上達させることができます。特に何も教えられなくとも、経験からゲームを攻略することやロボットの正しい動作の仕方を学んでいくことができます。 機械学習の中でも、こ
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
RNN：時系列データを扱うRecurrent Neural Networksとは
Recurrent Neural Networksとは何か RNNの応用事例 機械翻訳 音声認識 画像の概要生成 説明文からの画像生成 知っておくと便利なRNNの種類と進化 Simple RNN LSTM GRU Bi-directional RNN Attention RNN Quasi-Recurrent Neural Network TensorFlowによるRNNの実装 まとめ 参考文献 人間は、目の前で起きた出来事から、次に起こりそうな出来事を予測しながら文脈を読んで判断を下すことができます。例えば、車を運転している際に歩行者が飛び出しそうだと思えば、十分な間隔を置いて走行することが出来るでしょう。 また、現実世界は時間の制約を受ける事象はたくさんあります。アニメーションなどのストーリーでは、前回の文脈を前提として次の展開が進んでいきます。 Recurrent Neural Ne
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
定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する
Convolutional Neural Networkとは何か CNNで解決できる問題 Convolutional Neural Networkの特徴 畳み込みとは 合成性 移動不変性 Convolutional Neural Networkの構成要素 ゼロパディング（zero padding） ストライド Fully Connected層 Fully Connected層の問題点 Convolution層 Pooling層 TensorFlowによる実装 TensorFlowのインストール CNNでMNIST文字認識する 参考 近年、コンピュータビジョンにおける最もイノベーションと言えるのはConvolutional Neural Networkといっても過言ではない。 コンピュータビジョンの業界におけるオリンピックとも言えるコンペティションがImageNetである。 そのコンペティシ
高次元のデータを可視化するt-SNEの効果的な使い方
t-SNEは、高次元のデータを可視化する手法としては、非常に便利ですが、時々不可解な挙動をしたり、誤解を招くような可視化をすることがあります。 シンプルなデータを可視化して動作の仕組みを理解することで、t-SNEのより効果的な使い方を学ぶことができます。 t-SNEは、高次元のデータを調査するための手法として、2008年にvan der MaatenとHintonによって発表 [1] された人気の手法です。 この技術は、数百または数千次元のデータですら無理やり2次元の「マップ」に落とし込むという、ほとんど魔法のような能力を備えているために、機械学習の分野で幅広く普及しています。 このような印象を持っている方が多いのですが、こういった捉え方をしていると誤解を招くこともあります。 この記事の目的は、よくある共通の誤解を解くためでもあります。 t-SNEで可視化できることと、できないことを説明す
オートエンコーダ：抽象的な特徴を自己学習するディープラーニングの人気者
オートエンコーダ（自己符号化器）とは何か オートエンコーダ(AutoEncoder) ニューラルネットワークの歴史 誤差逆伝播での勾配消失を防ぐ オートエンコーダは大成功だったか 生成モデルとオートエンコーダ Variational Autoencoder まとめ ディープラーニングが盛んに研究され、実用化されはじめている。Googleの猫認識やAlphaGoがプロの囲碁棋士イ・セドル氏を打ち負かしたことは大きな話題を呼んだ。GoogleのプロダクトでもレコメンドやGoogle Photoの画像認識など、その役割は凄まじいものがある。 ディープラーニングの幕開けは2006年にHinton氏がDeep AutoEncoderやDeep Belief Networkを提案してからだと言われている。 また、ディープラーニングの紹介のされ方でよくあるのが ディープラーニングを使うことで、コンピュー
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