Tensor2Tensorという、広く使われているモデルやデータセットが実装されているディープラーニングのライブラリがあります。前回の記事ではpytorchのサンプルコードを参考にし、Wikipediaの記事の一部に対してRNN言語モデルを学習させてみました。pytorchのGitHubに上がっているサンプルを見ていたら、RNNを使って言語モデルを実装しているものがありました。PytorchでMNISTをやってみたいと思います。chainerに似てるという話をよく見かけますが、私はchainerを触ったことがないので、公式のCIFAR10のチュートリアルをマネする形でMNISTに挑戦してみました。前回の記事で、Wikipediaの全行に対してループを回せるような環境を用意しました。Vectorizationを見ていきます。順に実装していきます。前回の記事の続きです。非常にシンプルなモデルを使って、隠れ層が果たす役割や、バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)の考え方を見つつ、実装していきます。2の部分を追っていきます。前回は線形回帰でしたが、今回はロジスティック回帰です。最近機械学習の勉強ができてなかったのですが、知人にとあるチュートリアルをおすすめされたので、自分の学習も兼ねて紹介記事を書いていきます。networkというシリーズです。CNTKのチュートリアルの一つ目の題材がロジスティック回帰だったので、チュートリアルに沿ってロジスティック回帰をしてみます。今回は、下記のチュートリアルを追いかけたものを日本語で解説しているような記事になります。GoogleがTensorFlowというディープラーニングのフレームワークを提供しているように、MicrosoftもCNTKというディープラーニングのフレームワークを提供しています。以前は日経平均が上がるか下がるかを予測していましたが、少し気分を変えてボートレースの結果を予測してみようと思い立って実装しました。前回の記事で、RNNを使って文字レベルの言語モデルを実装しました。GoogleやMicrosoftなどがディープラーニングを使用した機械翻訳をリリースして各所で話題になっています。こんな感じで記事にもなっています。時間が空いてしましましたが、日経平均予測シリーズの続編です。ニューラルネットワークを用いて、ある日の日経平均の終値が当日の始値と比べて「上がる」か「下がる」か「ほぼ変わらない」かを予測します。前回、は日経平均の終値が始値より「上がる」か「下がる」か「ほぼ変わらない」かを予測するモデルをTensorFlowで構築しました。今回の記事では、そのモデルの性能について詳しく評価していきます。日経平均の終値が、その日の始値に比べて「上がる」か「下がる」か「ほぼ変わらない」かを、TensorFlowを使用して予測してみたいと思います。TensorBoardでグラフや損失関数、精度の変化を可視化する環境を整えました。今回は隠れ層の層数や、各層のノードの個数を変えてみて、精度がどのように変化するのかを可視化したグラフを見ながら確認してみたいと思います。前回までに用意したデータ・ニューラルネットでは、日経平均の終値が前日より上がるか下がるかを60%後半台の精度で予測できていました。今回は、ネットワークが最適化されていく過程をTensorBoardを使って可視化して確認してみたいと思います。前回まで使用していたプログラムがYahoo!Financeの仕様変更で使えなくなっていたので、書き直します。動かしてみたいと思います。