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。Learningの画像応用において代表的なモデルであるVGG16をKerasから使ってみた。この学習済みのVGG16モデルは画像に関するいろいろな面白い実験をする際の基礎になるためKerasで取り扱う方法をちゃんと理解しておきたい。明けましておめでとうございます。年末なので年始に立てた目標(2016/1/1)の振り返りでもしようかな。人工的な操作を加えることでデータ数を水増しするテクニック。Keras今回は、畳み込みニューラルネットを使ってCIFAR-10(2015/10/14)の一般物体認識をやってみた。以前、Chainerでやった(2015/11/8)のをKerasで再実装した。これもKerasの例題に含まれている。Keras前回(2016/11/9)はMNISTの数字認識を多層パーセプトロンで解いたが、今回は畳み込みニューラルネットを使って解いてみた。このタスクもKerasの例題に含まれている。ソースコードを見れば大体何をやっているかつかめそうだけどポイントを少しまとめておく。Keras今回は、KerasでMNISTの数字認識をするプログラムを書いた。このタスクは、Kerasの例題にも含まれている。プロットなども取り上げてみた。Keras今回は、機械学習でよく使われるIrisデータセットを多層パーセプトロンで分類してみた(ありがち)。virginica)あるので前回までと違って多クラス分類になる。今回はもう少し実践的なデータを使ってこの流れをつかみたい。Kerasまずはもっとも簡単な2クラスロジスティック回帰モデルをKerasで書いてみる。前にTheanoでやった(2015/5/19)のをKerasで書き換えただけ。Kerasこういうインストール関係の記事はすぐ時代遅れになるので詳細は省くけど、現在の自分の環境など簡単にまとめておきたい。使ってさまざまな実験をしていきます。Tutorialを読みながらTheanoというライブラリで深層学習のアルゴリズムを実装してきた。(2016/3/20)のつづき。前回は可視層を固定したときの隠れ層の分布と隠れ層を固定したときの可視層の分布を導出した。今回は、RBMの対数尤度関数の導出とそのパラメータでの偏微分の式を導出していきたい。Learningボルツマンマシン(隠れ変数あり)の導出(2016/3/12)のつづき。RBM)を導出したい。深層学習の2.7節に当たる。前回と同様に表記法はこの本に準拠する。Learningボルツマンマシン(可視変数のみ)の導出(2016/3/11)のつづき。Learning制限ボルツマンマシンのアルゴリズムの導出が難しかったので忘れないようにまとめておいた。TheanoTheanoによる積層自己符号化器の実装(2016/1/22)の続き。事前学習(pretraining)の効果が本当にあったのか検証してみたい。実装(2015/12/9)の続き。今回は自己符号化器を積み上げて積層自己符号化器を実装した。日記あけましておめでとうございます。今年もいくつか目標を立てた。Learning)の深耕にした。パターン生成・コンテンツ生成(2015/12/30...2016年の目標2015-12-312015年まとめ日記2015年目標(2015/1/11)のつづき。今年ももう終わりということで目標に対する振り返り。今年は4つ目標を立てていた。Learningの勉強・研究は今年から本格的に始めた。読売新聞に面白い記事があったのでご紹介。人工知能(AI)が自動的に作った楽曲や小説は「誰の作品」になるのか。年明けから著作権のあり方について議論を始める。2015の9日目です。Theanoによる自己符号化器の実装(2015/12/3)の続き。autoencoder)を実装した。ソースコード全体はここ。Theano今回からしばらくさまざまな自己符号化器(Autoencoder)を検証していきたい。深層学習のメリットである特徴の自動学習の基礎になるところなのでしっかり理解しておきたいところ。(1)(2015/11/8)のつづき。今回は畳み込みニューラルネットワークの畳込み層の数を変えたときにテスト精度がどのように変わるか調査した。前回と同じくCIFAR-10の一般物体認識をタスクとしている。コンピュータビジョンChainerによる畳み込みニューラルネットワークの実装(2015/10/7)のつづき。今回はMNISTの数字画像認識ではなく、CIFAR-10(2015/10/14)という画像データを使った一般物体認識をやってみた。画像を10個のクラスに分類するタスク。実装にはChainerを使った。コンピュータビジョンMNISTの数字画像はそろそろ飽きてきた(笑)ので一般物体認識のベンチマークとしてよく使われているCIFAR-10という画像データセットについて調べていた。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。