デジタル・デザイン・ラボラトリーな日々

アラフィフプログラマーが数学と物理を基礎からやり直す。https://qiita.com/yaju

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ディープラーニング(深層学習)を理解してみる(識別問題 その2)

はじめに 3月の問題が解決しないまま2ヶ月が経ってしまい、4月分はうっかり記事を飛ばしてしまった。 このままだと5月分の記事も飛ばしてしまうので、あとで埋めるために5月分の記事を立てた。 しばしお待ち下さい。

ディープラーニング(深層学習)を理解してみる(識別問題)

はじめに 前々回の「対数logを理解してみる」と前回の「自然対数の底(ネイピア数) e を理解してみる」では、人工知能に使用する基礎的な数学知識が足りなかったのでシリーズとは脱線して書いてみました。 また、このシリーズで書いていきます。 ニューラルネ…

ディープラーニング(深層学習)を理解してみる(活性化/損失関数)

はじめに 前回、勾配降下法の計算方法をPythonで実際に組んでみて、TensorFlowで実行した結果と同じになりました。 yaju3d.hatenablog.jp 今回は、活性化関数/損失関数を軽くまとめてみます。 というのも、前回の勾配降下法の計算確認をした際に活性化関数…

ディープラーニング(深層学習)を理解してみる(勾配降下法:計算確認)

はじめに 前回の続きです。 yaju3d.hatenablog.jp 前回の計算が本当に合っているのか、Pythonを使って実証してみたいと思います。 プログラム 重みの更新 ①現在の重みで推測値を求める import numpy as np a = np.array([10, 20]) b = np.array([[1,3,5],[3,…

ディープラーニング(深層学習)を理解してみる(勾配降下法:計算方法)

はじめに 前回の続きです。 yaju3d.hatenablog.jp 幾つかの人工知能関連の本やWebサイトを見ても、数式やプログラムのソースリストは記載されていても、数学が苦手な自分が理解できるようになるまでの説明が無い、そんな中でも下記3つの本(Kindle)がまだ理解…

ディープラーニング(深層学習)を理解してみる(勾配降下法:ベクトル、内積、微分、偏微分)

はじめに 前回の続きです。 yaju3d.hatenablog.jp 幾つかの人工知能関連の本やWebサイトを見ても、数式やプログラムのソースリストは記載されていても、数学が苦手な自分が理解できるようになるまでの説明が無い、そんな中でも下記3つの本(Kindle)がまだ理解…

ディープラーニング(深層学習)を理解してみる(勾配降下法:最急降下法と確率的勾配降下法)

はじめに 前回の続きです。 yaju3d.hatenablog.jp 勾配降下法をどうして使うのかは理解できたのですが、その計算方法がまだ理解が足りてなくて、微分の本とかを読んでいました。 数学は苦手なんですが、理解はしたい。おまじないとかそういうルールだからと…

ディープラーニング(深層学習)を理解してみる(勾配降下法)

はじめに 機械学習をやる上では「勾配降下法」を理解しておきたい。 「勾配降下法」で検索すると自分が書いた記事が見つかります。 yaju3d.hatenablog.jp 資料を元に書いた記事なので当時はよく理解していたわけではないですが、今、読み返すとふむふむと言…

ディープラーニング(深層学習)を理解してみる(TensorFlow Playgroundを試す)

はじめに 前回はパーセプトロンを多層にすることで、線型分離可能でない問題を解けることを学びました。 yaju3d.hatenablog.jp これを視覚として見ながら学びたいということで見つけたのが「TensorFlow Playground」となります。 しかし、初見では何がなんだ…

ディープラーニング(深層学習)を理解してみる(パーセプトロンと論理演算)

はじめに TensorFlow関連の記事を書いている割には、ディープラーニング(深層学習)について理解度が足りてないということもあって基礎的なところから理解してみようと思いました。幸い、ここ1年で本やブログ記事が増えてきたので助かります。 参考にした下記…

Shizuoka.py #6 and shizudevの資料公開

はじめに 2017/02/18(土)に「Shizuoka.py #6 and shizudev」が開催され、静岡県島田市の会場に11名集まりました。Shizuoka.pyは名前の通りPython向けの勉強会で、shizudev(静岡Developers勉強会)は開発全般の勉強会で今回共同開催となりました。昨年は人工知…

Visual Studio CodeをPythonの開発環境として使ってみる

はじめに これまでPythonを使用するのに「Jupyter Notebook」を使用してきたのですが、簡単な確認ならこれで十分なんですが本格的に開発するとなるとブレークポイントを使ったデバッグが出来ないと自分には辛いということで、Python開発環境を整えることにし…

Tensorflowの上位ラッパーライブラリ Kerasを試してみる

はじめに これは、TensorFlow Advent Calendar 2016の16日目の記事です。 本当は、Tensorflowで足し算をやりたかったのですが、間に合いませんでした。足し算といっても桁上りがあるので簡単ではなさそうです。 下記サイトのNPI(Neural Programmer-Interpret…

TensorFlowがWindowsサポートしたのでインストールしてみた

はじめに TensorFlow 0.12からWindowsをサポートするようになりました。これにより、VirtualBoxやDockerを使う必要がなくなります。 【追記 2017/03/02】 2017/02/16にTensorFlow 1.00がリリースされました、遅ればせながら今回TensorFlowをバージョンアップ…

VirtualBoxにUbuntu16.04 LTS と TensorFlow をインストール

はじめに 日本語形態素解析システム「JUMAN++」をインストールするために、久しぶりにVirtualBoxのUbuntuを使ったのですが、各システムのバージョンも古くなってきているので新規にインストールし直します。 以前書いた下記の記事(2016年3月27日)を基にイン…

TensorFlowコトハジメ Word2Vecで「君の名は。」と戯れてみた

はじめに 前回、Word2Vecを初めて試してみて面白いと思ったので、日本語に挑戦することにした。 yaju3d.hatenablog.jp 日本語に挑戦するにあたり、どうせなら旬なネタがいいなと思って、今のお気に入りは火曜ドラマ「逃げるは恥だが役に立つ」で「みくに - …

TensorFlowコトハジメ Word2Vecによる自然言語処理を試す

はじめに 以前、ベイジアンフィルタを実装して自然言語処理に興味を持ち始めたので、とりあえず「king - man + woman = queen」で有名になった「Word2Vec」を動かしてみたいと思った次第です。 yaju3d.hatenablog.jp Word2Vecとは Word2Vecは米グーグルの研…

TensorFlowコトハジメ 偶数と奇数に分類

はじめに 久しぶりにTensorFlowをさわってみました。 人工知能を勉強しようとしてもハードルが高いし、手書きの文字を分類したからって何って感じ、画像を集めるのも大変だし結果を出すにも時間がかかるしね。 先ずはリハビリとして何をやろうかと思ったのが…

TensorFlowコトハジメ Fizz-Buzz問題

はじめに Fizz-Buzz問題 1から100までの数をプリントするプログラムを書け。ただし3の倍数のときは数の代わりに「Fizz」と、5の倍数のときは「Buzz」とプリントし、3と5両方の倍数の場合には「FizzBuzz」とプリントすること。 ここ最近、通勤中の車の中でFiz…

人工知能ハンズオンの資料公開

はじめに 静岡Developers勉強会では、今年の勉強会のテーマとして「人工知能ハンズオン」を2016/4/23に開催しました。 勉強会が行われた静岡市産学交流センター 小会議室2には、10人+2人(私と友人)=12人名が集まりました。あと、懇親会は5人で行きましたこと…

TensorFlowコトハジメ Automatic Colorization(白黒画像の自動彩色)

はじめに 静岡Developers勉強会では、今年の勉強会のテーマとして「人工知能ハンズオン」を2016/4/23に開催しました。 その際に「Automatic Colorization(白黒画像の自動彩色)」については、間に合わずに事前に試すことが出来なかった為、勉強会当日は紹介の…

TensorFlowコトハジメ 手書き文字認識(MNIST)による多クラス識別問題

はじめに 手書き文字認識(MNIST)による多クラス識別問題をやってみる。 前回に引き続きこの資料を基に理解していく。 TensorFlow を使った 機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会) from Toru UENOYAMA MNISTとは 手書きの文字列を認識するもので、画像…

TensorFlowコトハジメ 八百屋で識別問題

はじめに 前回、八百屋で勾配降下法を実行したので、次の識別問題をやってみる。 yaju3d.hatenablog.jp 前回に引き続きこの資料を基に理解していく。 TensorFlow を使った 機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会) from 徹 上野山 識別問題とは 入力デ…

TensorFlowコトハジメ 八百屋で勾配降下法

はじめに 予測モデルを推測する分かりやすいサンプルを見つけたので、この資料を基に理解していく。 TensorFlow を使った 機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会) from 徹 上野山 機会学習勉強会 (2016.2.27)のつぶやき 実績データからパラメータを推…

TensorFlowコトハジメ フィボナッチ数列

はじめに 前回、TensorFlowの概要記事を書いた。概要としてはまだ足りないのだが、次に進まないとならない。 TensorFlowのプログラムを組むのに簡単な例として、フィボナッチ数列が良さそうなので、これを題材として理解してみる。 ネットで検索したフィボナ…

TensorFlowコトハジメ 概要

はじめに 静岡Developers勉強会では、今年の勉強会のテーマとして「人工知能ハンズオン」を2016/4/23に開催します。 これまでインストール記事ばかりで中身が書けていなかったので、概要から書いていきます。 TensorFlowとは 読み方は「テンソルフローテンサ…

WindowsユーザーがTensorFlowをインストールしてみた(AWS EC2 Docker版)

はじめに 静岡Developers勉強会では「人工知能ハンズオン」を2016/4/23に開催します。自PC(Windows 10 Home 64bit)にDockerを使ってGoogleが提供しているオープンソースの人工知能ライブラリ「TensorFlow」を入れて動かすことが出来たのですが、Dockerって64…

WindowsユーザーがTensorFlowをインストールしてみた(Docker版)

はじめに 静岡Developers勉強会では、今年の勉強会のテーマとして「人工知能ハンズオン」を2016/4/23に開催します。 以前、TensorFlowを自PC(Windows 10 64bit)にインストールした記事を書きました。 yaju3d.hatenablog.jp ですが初心者の人には敷居が高いか…

WindowsユーザーのTensorFlowことはじめ

はじめに 静岡Developers勉強会では、今年の勉強会のテーマとして「人工知能ハンズオン」を予定しています。 前記事にて、自PCに「TensorFlow」をインストールしてみました。 インストールしただけで、「TensorFlow」がどういったものなのかをまったく理解出…

WindowsユーザーがTensorFlowをインストールしてみた

はじめに 静岡Developers勉強会では、今年の勉強会のテーマとして「人工知能ハンズオン」を予定しています。 人工知能ハンズオンとして、Googleが提供しているオープンソースの人工知能ライブラリ「TensorFlow」の使い方を学ぶという方向にでもしようかな。 …