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。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。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。ChainerChainerによる多層パーセプトロンの実装のつづき。Network)を実装した。(1)で書いたのと同じ構造をChainerで試しただけ。Chainer今回は、最初ということでChainerに付属している多層パーセプトロンのコードを動かしてみるところから始めた。(1)(2015/6/26)のつづき。TheanoTheanoによる多層パーセプトロンの実装(2015/6/18)のつづき。ConvNet)を実装してみる。TheanoTheanoによるロジスティック回帰の実装(2015/5/26)のつづき。Perceptron)を実装してみる。タスクは前回と同じMNISTの手書き数字認識。TheanoTheanoによる2クラスロジスティック回帰の実装(2015/5/19)のつづき。Tutorialの内容にそって実装していく。このチュートリアルのコードやデータはGithub上で公開されているのでcloneしておいた。自動微分(2015/5/18)のつづき。今回は、前回までの知識を使ってTheanoで2クラスロジスティック回帰の実装をしてみたい。シンボルと共有変数(2015/5/9)のつづき。今回はTheanoの自動微分を試してみる。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。