Learningの訓練終了など任意のメッセージを特定のSlackチャネルに投稿できるボットを作りました。いうコマンドラインツールから簡単に投稿できるので非常に便利です。最近はすることリスト(TODO)に追いまくられていて落ち着けなかったので、とりあえず直近でやってみたい・調査してみたいと思ってメモしていたことをまとめてみた。Python(2018/8/20)のつづき。LSTMの実装方法を比較してみます。Python(2018/8/20)のつづき。LSTMの実装方法を比較してみます。PyTorch最近、仕事でRNNを扱うアプリケーションが多くなっています。Network)についてまとめていこうと思います。Kaggle最近、Kaggle始めました。Challengeという効果音に対して3つのタグをつけるコンペです。Learning社内の輪講会でマルチモーダル深層学習の研究動向について発表する機会があったので資料を公開します。今回からテキストや音声など系列データを扱う手法に進んでいこうと思っています。Learning今回はCycleGANの実験をした。CycleGANはあるドメインの画像を別のドメインの画像に変換できる。アプリケーションを見たほうがイメージしやすいので論文の図1の画像を引用。Learning今回はDCGANをCelebAのデータで試してみた。このデータもよく見るけど使うの始めてだな。MNISTのGANと違ってカラー画像でサイズも大きいので少し修正が必要。MNISTのデータで試してみた。今回は手抜きして変えたところだけ掲載します。いくつかのデータセットで実験しようと思っているけど今回は最初ということでMNISTから。LearningAutoencoderの実験!MNISTで試してみよう。圧縮し、その2次元データから元の画像をdecoder(別のニューラルネット)で復元する。Learning前回(2018/2/17)は、アリとハチだったけど、今回はイヌとネコでやってみよう。Learning今回は、学習済みのVGG16を使ってImageNetの1000クラスの画像分類を試してみた。以前、Kerasでやった(2017/1/4)ことのPyTorch版。Learning今回は畳み込みニューラルネットワーク。MNISTとCIFAR-10で実験してみた。Learning今回は多層パーセプトロンでMNIST。Regression)から。datasetを試してみた。簡単なのでCPUモードのみ。GPU対応はまた今度。LearningPyTorchの自動微分を試してみた。必要なライブラリをインポート。ここにPyTorchのリソースをまとめる予定です。一気に追加すると収拾つかないため内容を吟味してから追加してこうと思います。いうテーマで発表してきました。今回は複数の論文をまとめたテーマ発表を入れると聴いたのでどのテーマにするか悩みました。CodersのLesson1の結果をまとめてみた。題材はKaggleの犬・猫分類。CodersというMOOCを受講している。Learningの学習結果(重み)はブラックボックスで、隠れ層のユニット(特に深い層の!)が一体何を学習したのかがよくわからないと長年言われてきた。今回紹介する方法を使うとニューラルネットが何を学習したのか目で見える形で表現できる。コンピュータビジョン前回(2017/1/10)は、VGG16をFine-tuningして犬か猫を分類できる2クラス分類のニューラルネットワークを学習した。今回は、同様のアプローチで17種類の花を分類するニューラルネットワークを学習してみたい。前回の応用編みたいな感じ。(2017/1/8)のつづき。前回、予告したように下の3つのニューラルネットワークを動かして犬・猫の2クラス分類の精度を比較したい。コンピュータビジョンVGG16はILSVRCのコンペ用に学習されたニューラルネットなのでImageNetの1000クラスを認識できる。前の記事(2017/1/4)で実験したように「ひまわり」のようなImageNetに存在しないクラスはそのままでは認識できない。(1)次のページプロフィールid:aidiary人工知能とその関連分野に興味があります。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。