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、日々思うことを書いてます。

ニューラルネットコンソール

Neural Network Consoleのモデルと学習済パラメータを使った推論をEXCELから実行する/使い方38

お遊びで、Neural Network Consoleで定義したモデルと学習済のパラメータを使って、EXCELから推論を実行して、EXCELシート上に結果を表示してみました。

Neural Network Consoleの「ユニット機能」を使ってみる/使い方37

Neural Network Consoleの新機能「ユニット機能」を使ってみました。

Neural Network Consoleの学習済のモデルを引き継いで再利用するGUIな方法について/使い方36

Neural Network Consoleで自動的に試行錯誤してくれた結果を引き継いで、発展させていく2つの方法を試してみます。

Neural Network ConsoleでWeight Decayの値を設定するなら、SGDと組み合わせるのが良いみたい/使い方35

Neural Network Consoleで、Weight Decayを使った過学習抑制と、Optimizerとの相性の検証をざっくりやってみます。

Neural Network Consoleのネットワーク構造の自動最適化機能を試してみる/使い方34

Neural Network Consoleの自動最適化機能をちゃんと使ってみました。なかなか、興味深かったです。

Neural Network Consoleのネットワーク構造の自動最適化機能を試してみる(とりあえず編)/使い方33

Neural Network Consoleの自動最適化機能をとりあえず使ってみて、わかったことあれこれ。

Neural Network Consoleで回帰問題。日別売上の予測っぽいことをやってみる(リベンジ編)/使い方32

Neural Network Consoleで「予測っぽいことをやってみる」の前回のアプローチが問題ありだったので、今回はリベンジです。

Neural Network Consoleの学習の詳細な実行速度を計測(Profile)する機能を試してみる/使い方31

Neural Network Consoleのprofile機能を使ってみました。

その5(まとめ):自然言語文章をNeural Network Consoleで分類を行える様に符号化する/使い方30

自然言語の文章データを文字コードの出現頻度で正規化して、Neural Network Consoleで使えるデータにするまとめです。

その4(汎用版):自然言語文章をNeural Network Consoleで分類を行える様に符号化する/使い方29

自然言語の文章データを文字コードの出現頻度で正規化したデータを使って、学習・評価してみます。

その3(汎用版):自然言語文章をNeural Network Consoleで分類を行える様に符号化する/使い方28

自然言語の文章データを、汎用的にNNC(ニューラルネットワークコンソール)で学習できるデータに変換する方法を考えてみました。

その2(暫定版):自然言語文章をNeural Network Consoleで分類を行える様に符号化する/使い方27

前回、文章データをニューラルネットワークコンソールで使えるように加工したものを使って、学習・評価してみます。

その1(暫定版):自然言語文章をNeural Network Consoleで分類を行える様に符号化する/使い方26

ニューラルネットワークコンソールでは、文章テキストデータは、そのまま学習データとしては使えませんが、数値データに変換すればOKです。今回はそのやり方の1回目です。

ニューラルネットワークコンソールで学習してnnabla_cli.exeで推論実行(OK編)/使い方25

クラウド版およびWindows版のNNCで学習済のモデルとパラメータを使って、nnabla_cli.exeで推論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。

ニューラルネットワークコンソールのクラウド版で学習してローカルで推論実行(失敗編)/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PILで水増しして、学習精度があがるか検証する/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・・が・・問題あり^^;/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。

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。

NNablaでニューラルネットワークコンソールで学習済のパラメータを利用して推論のみを行う。

NNabla(Neural Network Libraries)で、ニューラルネットワークコンソールからエクスポートしたモデルのPythonソースと、学習済のパラメータを使って、推論だけやってみます。

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。

CNNの学習精度が向上するMeanSubtractionレイヤー: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。