Deep Learning実習
AlexNet [A Krizhevsky, 2012] このページはDeep Learningモデルを使って画像認識をする方法を一通り学ぶ初心者向け実習教材として作られました。 ここではPython環境でCaffeフレームワークを利用して画像認識モデルを学習、評価する方法を学ぶことができます。 準備 0. Docker+Jupyter環境の構築 1. Pythonと数値計算 1a. Pythonと数値計算 練習問題解答 画像認識 2. Caffeを使った画像分類 3. 手書き文字認識モデルの学習 4. 学習済みのネットワークをマルハナバチ分類にファインチューニング その他 5. Caffeの動作環境に関して 参考 スライド資料 Caffe deep learning framework Stanford CS231n: Convolutional Neural Networks for
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） - Qiita
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）Python画像処理機械学習DeepLearningTensorFlow 「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-g
Caffe | Deep Learning Framework
Caffe Caffe is a deep learning framework made with expression, speed, and modularity in mind. It is developed by Berkeley AI Research (BAIR) and by community contributors. Yangqing Jia created the project during his PhD at UC Berkeley. Caffe is released under the BSD 2-Clause license. Check out our web image classification demo! Why Caffe? Expressive architecture encourages application and innovat
Caffeとmafを用いたディープラーニング開発・実験方法
PyData Tokyo Meetup #1 on October 30th, 2014 Meetup #1 詳細：http://pydatatokyo.connpass.com/event/9543/ Meetup #1 テーマ：Deep Learning スピーカー：株式会社 Preferred Networks 大野 健太さん タイトル：Caffeとmaf を用いたディープラーニング開発・実験方法 スライド：http://www.slideshare.net/KentaOono/how-to-develop 概要：ディープラーニングは様々なタスクで圧倒的な精度向上を上げる反面、設計の自由度や膨大なパラメータの為にチューニングに困難を伴うことが多い。ディープラーニングの活用には効率的な仮説構築・開発・実験・検証のサイクルが鍵となる。mafはPythonベースのビルドツールで
Caffeをはじめよう
TOPICS 発行年月日 2015年08月 PRINT LENGTH 144 ISBN 978-4-87311-745-4 FORMAT PDF EPUB Caffeは深層学習（Deep Learning）のオープンソースフレームワークで、主に画像処理分野において利用されています。本書はCaffeを使って画像処理をしてみたいという初心者を対象に、Caffeの使い方、Caffeを使う上で最低限必要な知識について解説する書籍です。 まずビルド方法や利用するためのインターフェースの解説から、実際に画像認識を行う一連の流れを説明します。続いてCaffeで利用している畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とその構成要素、さらにAlexNetやGoogLeNetといった代表的なCNNのアーキテクチャについても解説します。 さらにblobやlayerといったCaffe独自のクラス、また設定できるパラメ
Caffeによる特徴抽出+AROWによる分類を試した - kivantium活動日記
Deep Learningのすごいところとしてよく挙げられるのは「画像から自動で特徴抽出をしてくれる」ことです。従来の手法であればタスクに合わせた画像の特徴をうまく抜き出すような特徴量を作る必要がありましたが、Deep Learningではネットワークが勝手に「特徴」を抽出してくれます。ネットワークが抽出した特徴量を使って別の分類器を学習させて分類することもできます。Deep Learningが自動で作った特徴量を使うことで人間が作ったSIFTなどの特徴量よりも高い精度で分類が可能になることもあるようです。 そこで今回はDeep LearningライブラリのCaffeを使って特徴抽出を行った後、AROWというアルゴリズムを使って分類を行ってみたいと思います。 Caffeによる特徴抽出 Caffe | Feature extraction with Caffe C++ code.とCaffe
CaffeでDeep Learning つまずきやすいところを中心に - Qiita
はじめに 近年Deep Learningへの注目が高まっていますが、多くの場合膨大なデータを必要とすること、学習にはGPU計算環境が必要であったりなど、独特の敷居の高さがあります。この記事では、この敷居を大きく下げるであろうCaffeについて紹介します。ただ、Caffeを紹介する記事はすでに良いものがたくさんあり、そもそも公式documentがかなり充実しているので、今回は躓きやすい部分や他の記事があまり触れていない部分を中心に紹介していきます。 Caffeって何？ CaffeはDeep Learningのフレームワークの一つです。Deep Learningは一般に実装が難しいとされていますが、フレームワークを使えばかなり手軽に扱うことができます。 代表的なフレームワークには、 Caffe theano/Pylearn2 Cuda-convnet2 Torch7 などがあります。この中でも
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「画像認識分野における deep learning の発展と最新動向」