Learningのフレームワークの検索の人気動向を比較します。ここ1,2年で急激に注目を浴びている人工知能(AI)。世界でどれだけ注目を浴びているのか調べてみました。MNISTデータを使っていろいろ試してきました。今回からCIFAR-10を使っていきたいと思います。#CIFARは10カテゴリの画像データが詰まったデータセットです。USBカメラで数字を認識するデモ動画を紹介しました。qstairs.hatenablog.comそこで、今回はその処理のソースを紹介します。画像認識これまで、Caffeの環境構築とMNISTの学習とテストについて紹介してきました。結果は以下の動画のようになってます。Learningの学習、テストを実行しました。前回のように識別テストする度に学習を繰り返すのはナンセンスです。MNISTのデータの準備について書きました。(以下参照)qstairs.hatenablog.com準備は完了したので、今回は実際に動かしてみます。こんばんは!私は、昨日今日とSSIIに参加しています。いうのが一番の印象です。わからない言葉の連発で頭が痛くなります。