備忘録とか日常とかスマートフォン用の表示で見る備忘録とか日常とか学んだこととかを書きます。教師なし学習の非階層的クラスタリング手法としてk-Meansが一般的であるが、その拡張であるk-Medoidsを実装した。SURFが使えないと知った。機械学習DeeplearningライブラリのKerasを使っているときにはまったことをいくつかメモ。svmを使いたかったのでscikit-learnで使い方を調べた。公式ドキュメントが整っているのでそっち見ただけでもわかる。ubuntu14.04にはpython2.7が最初から入っているのでパッケージから入れてく。機械学習タイトルの通り。CNNで特徴抽出して、今まではそのままMLPで識別していた。抽出した特徴を使って別の手法を試す必要が出てきたので、特徴をファイルに出力する方法をメモしておく。Tutorialでtheanoによる実装、アルゴリズムを勉強中。前回のLCNに引き続いて、LRNの正規化についても試す。今回はpylearn2内のコードがそのまま流用できるので、新しくコードを書いたりする必要はない。theanoによる実装,アルゴリズムを勉強中。研究では主にCNNをtheanoを使っているが、正規化層による効果はどんなものか試してみたくなったので実装する。機械学習theanoを使って色々実験中。学習率の制約等に関してはまだ試してなかったのでやってみる。learningは十分な量のデータセットがあって初めて効果を発揮することは周知の事実である。対象がなんにせよ、初めからそこまで用意できないのであればわざわざそれを使うことなく、従来のような特徴量抽出でもって機械学習したほうが性能は出るはず。learningを勉強中。Tutorialを読みつつ色々いじっている。今回はGPUを使用しているときにMemoryErrorに遭遇したので、それの回避方法をメモしておく。前回に引き続いてpylearn2のFilterActs()の使い方を書いてく。