アラカン"BOKU"のITな日常

文系システムエンジニアの”BOKU”が勉強したこと、経験したこと、日々思うこと。

ニューラルネットコンソール

ソニーのニューラルネットワークコンソールがバージョンアップしました!/使い方24

ニューラルネットワークコンソールの新しいバージョン1.10がでていたので、とりあえずダウンロードして試してみます。

ソニーのニューラルネットワークコンソールのクラウド版からプロジェクト他をダウンロード/使い方23

今回は、クラウドで学習済のモデルとパラメータをダウンロードして、Windows上で再利用するのをやってみます

ソニーのニューラルネットワークコンソールのクラウド版でデータセットを追加してみる。/使い方22

ニューラルネットワークコンソール(Neural Network Console)クラウド版で今回はデータのアップロードを試してみようかと思います。

ソニーのニューラルネットワークコンソールのクラウド版を試しに使ってみる/使い方21

ニューラルネットワークコンソール(Neural Network Console)に、インストールしなくても使えるクラウド版ができたみたいです。早速、試してみます。

少ない画像データを水増しして、学習精度はあがるかを検証する/使い方20:ニューラルネットワークコンソール

今回は、少ない(1カテゴリあたり40枚~60枚しかない)カラー画像データを、水増しして、前回71%と散々だった学習精度向上にチャレンジしてみます。

Caltechのカラー画像を使って、LeNetによる分類をやってみる/使い方19:ニューラルネットワークコンソール

久しぶりに画像分類に戻ります。今回は、カルフォルニア工科大学が機械学習用に配布してくれている「Computational Vision At CALTECH」のカラー画像データを使います。

LSTMでもう少し予測っぽいことができないかやってみる/使い方18:ニューラルネットワークコンソール

LSTMユニットを使って、もう少し予測っぽいこと・・例えば未来の売上予測みたいな・・ができないか?を試してみることにします。

RNN再び。今度はLSTMユニットで予測みたいなことをやってみる/使い方17:ニューラルネットワークコンソール

LSTM(Long Short-Term Memory)ユニットを使ったRNNで、予測みたいなことをやってみます。シンプルRNNとの差がどの程度あるか?を試します。

シンプルRNNで予測みたいなことをやってみる:使い方16/ニューラルネットワークコンソール

シンプルRNN(Recurrent Neural Network)のサンプル「elman_net.sdcprj」をちょっと変更して、回帰問題・・予測っぽいこと・・をやってみます。

シンプルRNN(Recurrent Neural Network)を試してみる:使い方15/ニューラルネットワークコンソール

RNNの概要とニューラルネットワークコンソールでSimpleRNNのサンプルを動かしてみます。

BatchNormalizationでもCNNの精度は向上したよ:使い方14/ニューラルネットワークコンソール

BatchNormalization(ニューラルネットワークコンソール)で、BatchNormalizationで学習精度が向上するかを試してみます。

CNNを発明したLuCun先生のLeNetをためしてみよう:使い方13/ニューラルネットワークコンソール

ニューラルネットワークコンソール(Neural Network Console)で、CNNを発明したLuCun先生のLeNetを試してみます。

特徴量を学習して補正出力するAUTO_ENCODERを試そう:使い方12/ニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、特徴量を自己学習して補正するAUTO_ENCODERを試します。

画像を前処理するとCNNの学習精度があがったよ:使い方11/ニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、画像を前処理してから学習させて、学習精度が本当にあがるのかを確認してみます。

画像にランダムな変化を与えた結果を視覚化する:使い方10/ニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、画像データ・セットを加工して、出力の変化を遊んでみたいと思います。

機械学習用に大量のオリジナル画像データを作る方法のご紹介:ニューラルネットワークコンソール用

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)のディープラーニングの学習などに利用できる大量の画像データを作成してみます。

オリジナル画像で新規データ・セットを追加するやり方:使い方9/ニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、オリジナルの画像を使って、新規データ・セットを作成します。

わざと過学習を発生させて、抑制する技術の効果を見てみる:使い方8/ニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、「過学習」がどういう状態なのかと、それを抑制する技術について試します

Epoch数とミニバッチ単位を変化させて精度の変化を見る:使い方7/ニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、学習回数や学習単位を変えることで、学習精度が変わっていくのを体験します。

He/Xavierの初期値とOptimizerでCNNをチューニング:使い方6/ニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、重み(W)の初期値の与え方と、Optimizerの違いで学習精度が変わるのを試します。

構成の異なるシンプルなCNNで精度が変わるかをやってみる:使い方5/ニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、同じレイヤーでも組み方で学習精度が変化するのを体験してみます。

ディープラーニングはただ階層が深ければ良いのか?:使い方4/ニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、ニューラルネットワークの階層を単純に深くした時に学習精度の変化を試します。

オリジナルテキストデータで新規プロジェクト追加:使い方3/ソニーニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、オリジナルのテキストデータ(CSV)を新規データ・セットとして登録してみます。

サンプルプロジェクトを元に変更・保存する方法:使い方2/ソニーのニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)でサンプルプロジェクトを変更して、別名で保存してみます。

ダウンロードとインストールとチュートリアル:使い方1/ソニーのニューラルネットワークコンソール

GUIで深層学習(ディープラーニング)の設計・開発ができる「Neural Network Console(ニューラル ネットワーク コンソール)」をインストール。