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【深層学習】畳み込みニューラルネットで画像分類 [DW 4日目] - Qiita
ざっくりいうと Chainerで畳み込みニューラルネット(CNN)を書いた AlexNetというILSVRC2012のトップのCNNを模倣した実際に画像分類をしてみた AlexNetとは ↓の論文で提案されているニューラルネット。ILSVRC2012で性能トップ。その後、AlexNetを深化させた、オックスフォード大のVGGというネットワークが登場し性能向上。(2016年現在、さらに性能を上回るGoogLe Netとかもある。人間より精度が良いらしい。) ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks(原文) ↓Chainerのサンプルもある。 Chainer Example AlexNet 今回は、このAlexNetの劣化版のネットワークを書いて実際に画像分類をさせてみた。劣化の理由は、単にメモリ不足を解消す
yukimori_726 2017/06/27
cifar-10

chainer

cnn

convolution
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【深層学習】畳み込みニューラルネットの各関数の使い方を調査 [DW 3日目] - Qiita
Convolutional Neural Network (CNN) とは画像に特化したニューラルネット。通常の多層パーセプトロンが入力層、中間層、出力層から成るのに対して、CNNはそれに加えて畳み込み層、プーリング層、局所正規化層(LRN層)をもつ。 Chainer ExampleにあったAlexNet (ILSVRC2012のトップ) を見てみると、以下のようになっている。 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks(原文) Chainer Example AlexNet # …(略) class AlexBN(chainer.Chain): """Single-GPU AlexNet with LRN layers replaced by BatchNormalization.""" insize
yukimori_726 2017/02/01
batchnormalization

convolution2d

chainer

cnn

convolution
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深層学習で自動作曲（Stacked LSTM編） [DW 6日目] - Qiita
#　0. ざっくりいうと Stacked LSTMをChainerで書いたそれを使って自動作曲してみたこうなった → 再生（注意！すぐに音声が流れます） 1. LSTMとは以下を参照。 Understanding LSTM Networks LSTMネットワークの概要わかるLSTM ～最近の動向と共に Recurrent Neural Networks 【深層学習】再帰ニューラルネットワークに関する良ページまとめ [DW 5日目] 2. Stacked LSTMとは LSTMを多層に重ねたニューラルネット。多層にすることによって、各レイヤーで長い相関と短い相関を学習できると期待されている。ちなみに、LSMTを縦横方向につなげて多次元化したGrid LSTMというネットワークもある。Wikipediaの文字予測タスクや中国語翻訳タスクで良い性能を出しているらしい。 Grid L
yukimori_726 2016/05/19
deepLearning

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