アラカン"BOKU"のITな日常

あれこれ興味をもって考えたことを書いてます

ディープラーニング

Tensorflow入門の入門9:学習済モデルをTensorflow for JAVAで再利用して推論してみる

学習済モデルを、Tensorflow for javaで再利用する方法です。

Tensorflow入門の入門8:学習済モデルをTensorflow for JAVAで利用できるように保存(freeze_graph)しなおす。

TensorFlowの学習済モデルをJAVAで使えるようにするためにマージする方法

Tensorflow入門の入門7:pythonで学習済モデルをJAVAでの再利用を考慮して保存する。:(文系向け)

puthonで作った学習済データをJAVAで再利用するための保存の仕方。その1です。

tensorflow入門の入門6:学習結果を保存して、再利用する:(文系向け)

学習済のパラメータを保存して再利用するところをやります。

Tensorflow入門の入門5:少しだけ深いニューラルネットワークへ:(文系向け)

1層のみの浅いネットワークに、隠れ層をつけくわえて、ちょっとだけ深いニューラルネットワークにしていきます。

Tensorflow入門の入門4:データをCSVファイルから読んで学習する:(文系向け)

CSVファイルからデータを読み込んで、浅いニューラルネットワークで学習しますよ。

Tensorflow入門の入門3:1層のみのニューラルネットワーク、手作りデータで学習:(文系向け)

基本的な概念・用語と、Tensor(テンソル)の使い方が確認できたので、その動きを簡単なニューラルネットワークを実装して、確認していこうかと思います。 参考にするのは、本家のチュートリアル「MNIST For ML Beginners | TensorFlow」です。 ただ、これを…

Tensorflow入門の入門2:定数・変数・プレースホルダの整理:(文系向け)

tensorflowでデータの保持に使う定数・変数・プレースホルダについて整理します。よくある簡単なスカラ型だけでなく、配列や行列などについてもあわせてやります。

tensorflow入門の入門1:グラフ・テンソル・オペレーション・セッションを整理:(文系向け)

tensorflowでちょっと躓いたので、もう一回基本から整理し直そうという試みの第一回です。まずは基本的な用語の理解からはじめます。

初心に戻ってTensorflowの勉強をやり直さなきゃ駄目だわ!

ちょっと天狗になっていた"BOKU"が、初心に戻って、tensorflowの基本から勉強しなおそうと思ったわけを書いてます。

ロボットや人工知能と人間はうまくやってけますよ。きっと。

人工知能に仕事が奪われるとか過敏になる必要はありません。きっと、人と人工知能がなんとなく共存しながら、緩やかに仕事の種類が入れ替わっていくようになると思うからです。

人工知能/ロボットを人間の敵にするのは「人間」なんです。

人工知能やロボットは怖くない。怖いのは人工知能やロボットを、人を傷つける道具に使おうとする人間の方なんです。

専門用語ナシ!ディープラーニングの仕組みを15分で説明する。

専門用語や数式・数学用語がでてくるとフリーズしてしまう人達相手に、15分程度の持ち時間で、専門用語は一切つかわず、ディープラーニングの仕組みを説明して理解させろという、相当に、無茶な依頼に対応する機会がありました。資料をつくったので、ブロ…

TensorFlowの使い方をざっくりと理解する。今度は、Numpyと併用してみる。

TensorFlowが「データフローグラフを使用した数値計算用のオープンソースソフトウェアライブラリ」であるという部分をもう少し見てみます。 本家のサイトにAPIのリファレンスのページがあります。 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/ ここで、モジ…

TensorFlowの使い方をざっくりと理解する。まずは足し算と掛け算から。

とりあえず、TensorFlowの基本を理解しないと始まらない・・のですが、日本語の本とかはまだ少ないみたいです。 こちらが本家のサイトです。 www.tensorflow.org ちょっと翻訳して引用してみます。 TensorFlowとは、データフローグラフを使用した数値計算用…

おもちゃディープラーニングのPythonソースコードをGitHubにアップしました。

一旦ケリをつけたので、勉強の為に作った「おもちゃディープラーニング」をGitHubリポジトリに公開しました。 github.com 以降に、補足説明をしますが、今回の記事は、内容的に、pythonおよびGitHub、ディープラーニング等についての知識がある程度ある方で…

tensorflowを使うことにしたので、インストールしました。

ディープラーニングの自作は一旦ケリをつけて、フレームワークを使うことにします。 フレームワークは、グーグルのtensorflowにしました。 ディープラーニングのフレームワークも色々ありますが、今のところtensorflowが、一番デファクトスタンダードに近づ…

ディープラーニングで何ができるのか?がなんとなくわかった日

調査兼勉強で、フルスクラッチでのディープラーニング実装に挑戦してみた訳ですが、やってみてわかったことをまとめます。 ディープラーニング実装をやってみる前に、知りたかったことは次の点でした。 人工知能(ディープラーニング)で何ができるのか? 人…

ディープラーニングの手書き数字認識率向上で試行錯誤した話の続き。

手作りディープラーニング実装で、正解率向上のために色々試みた事について書きます。 前回に引き続き、色々知恵は絞ってみたんですが、今回は「あまりうまくいかなかったこと」の報告になります。トホホ・・です。 全結合ニューラルネットワーク(ディープ…

ディープラーニング実装 手書き数字認識率向上のため試行錯誤した話

フルスクラッチで作ったディープラーニング実装で数字認識の正解率をあげるために試行錯誤の話です。 学習効率向上策であるオプティマイザの変更やDropoutなどの導入でどの程度手書き数字認識率が向上するかを試してみました。 最初に作った「とりあえず動く…

ディープラーニングによる手書き数値認識結果の内訳を分析する。

手作りのディープラーニング実装で実施した手書き数字認識テストの結果を分析してみた話を中心に書きます。 マクロ的に正解率何%だと言うだけではそこでとまってしまうので、不一致になったデータの傾向を調べてみたわけです。 前回の予告で、参考のために、…

人と人工知能が共存できる未来について考える

「オーグメンテーション戦略」という考え方について書きます。 「オーグメンテーション戦略」は、トーマス・H・ダベンポートと、ジュリア・カービーの2人が、ハーバード・ビジネス・レビューに2015年に書いた記事にでてきた言葉です。 この記事自体は、「人…

ディープラーニング+MINISTデータで数値認識結果を詳しく見てみる

手作りディープラーニング実装で手書き数字画像データ(MNIST)を使って手書き数字認識テストをやった結果を、掘り下げてみます。 MNISTデータの内容についての詳しい情報って、意外と見つからないのです。 テストをする時に、どのように構成されたデータな…

手作りディープラーニング。学習機能を実装してみたこと。

手作りディープラーニングで学習機能を実装した話を書きます。 勉強を兼ねて、フルスクラッチでディープラーニングの実装に挑戦中で、前回は推論部だけ作りましたので、その続きです。学習機能がないと、まったくのおバカ状態ですからね。 ディープラーニン…

手作りディープラーニング。推論部を実装してみた。

ゼロからディープラーニングの実装をはじめて、まず推論部だけ作ってみた話を書きます。 人工知能とかディープラーニングとか言ってますが、本で読んだり、フレームワークのデモを動かしてる程度の知識しかないのでは話にならないので、まず、手を動かしてみ…

ディープラーニングの勉強のすすめ方を検討してみた

人工知能については、ディープラーニングを中心に勉強をすすめようと思っています。今、旬ですからね。 とはいえ、できあいのフレームワークを使って勉強するのがいいのか、ゼロから実装に挑戦してみたほうがいいのか?判断がつきません。 なので、まず人工…