Pythonスポンサーリンク前回まででひとまず言語を超える力のデータセットを動かすところまでできました。blog.gelehrte.comblog.gelehrte.com今回はCNN(畳み込みニューラルネットワーク)を使い、言語を超える力の実装に近い設計で動かしたいと思います。参考資料ドキュメントは見つからなかったのですが、サンプルプロジェクトは存在したのでそれを基に設計を行います。サンプルプロジェクトは02_binary_cnn.sdcprojです。言語を超える力の設計に近づけるどんな設計だったかTensorFlowのソースコードは以下のサイトを参考にしていました。qiita.comサンプルと比べて畳み込みを1回増やしているところがポイントですね。5,5から3,3にConvolutionとMaxPollingを1回ずつ増やす畳み込みのあとの処理は、前回までの記事と同じ設計にする(Affine・Tanhを使用)ここは不勉強な部分で申し訳ないのですが、実際の言語を超える力の設計では畳み込みのあと全結合層で結合を行っています。この方法とAffineを使う方法との違いについて理解が足りなく、ひとまず動かす形としての設計となりました。するとAffine・ReLUを使うなどの方法が近いのかな・・・勉強します。追記:2017/08/27比較してみました。blog.gelehrte.com実際に動かしてみた以下のように学習してくれました。いくつかのパラメータなどがおかしいとpythonがエラーを吐きだしますね。エラーが読みにくいので、このあたりはプログラミングの経験・機械学習の経験が必要そうな気がします。一応プロジェクトのファイルも公開しておきます。Consoleで学習するところまではできました。今後はいくつかの部品(Poolingの種類など)を替えたりパラメータを替えたりなどを行い、学習結果の比較を行いたいと思います。Console内でグラフィカルに行えるようです。ここまではまだ試せていないので、後日試します。ウルダハンエスカッシャンかなり以前の記事の続きです。(2017/10/13)みなさん、パッチ4.1は楽しんでますか。文字を認識させようとしてみた(その1)スポンサーリンクはてなブログをはじめよう!gelehrtecrestさんは、はてなブログを使っています。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。