TensorFlowは計算グラフを内部で構築するための、型を指定しなければならないときがあります。本記事では、TensorFlowのTensor型に指定することのできるdtypeの種類をまとめました。
TensorFlowは計算グラフを内部で構築するための、型を指定しなければならないときがあります。本記事では、TensorFlowのTensor型に指定することのできるdtypeの種類をまとめました。
TensorBoardの主要機能 折れ線グラフ 画像 音声 ヒストグラム 計算グラフ 次元削減のプロット TensorBoardの読み方 シンボルの意味 name scopeとnode グラフの色 Structure View Device View 計算時間・メモリ テンソルの次元数 Summary Operation scalar histogram image audio 可視化してみる ハイパーパラメータの探索 Embedding Visualization メタデータファイルの作り方 スプライト画像の作り方 ラベルによる色分け t-SNEとPCA まとめ TensorFlowの優れた機能として、TensorBoardによる充実した可視化環境が挙げられます。TensorBoardがあれば、ニューラルネットワークの学習が上手くいかないときに、俯瞰してネットワークを表示したり、様々なデ
TensorFlowは、分散学習をサポートしているGoogle製の実績あるディープラーニングライブラリです。 PythonやUNIXの扱いには慣れていて、それほど機械学習や数学にはあまり触れたことが無い方や、逆にアカデミックな世界にいるもののプログラミングをそれほど得意としていない方までディープラーニングを使ってみようと感じている人は増えてきているのではないでしょうか。 そこで、本記事ではそういった方でも、すぐにTensorFlowを使い始められるようにインストール方法を解説しています。おそらく、長くとも5分程度で終わるはずです。 pyenvの環境構築 pyenvは、複数のPythonのバージョンを管理できるコマンドラインツールでPython2.x系の環境や3.x系の環境を複数持っておくことで使いたいツールをすぐに試すことが出来るようになります。 pyenvが無くてもTensorFlowを
NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste
Jupyter Notebookとは Notebookとは Jupyter Notebookの誕生 Jupyter Notebookの導入 Jupyter Notebookの強みと機能 プログラムの保存・共有・再現 セルコーディング Codeセルの記述 Markdownセルの記述 インタラクティブなデータの可視化 表の描画 グラフの描画 セルの改変と再実行 Notebookの共有 .ipynb スライドによる共有 その他拡張機能 Jupyter notebook extensions データ分析とJupyter Notebook Jupyter NotebookでChainerを利用する 実行環境 Chainerの導入 データセットの読み込み パラメータとモデルの設定 学習 結果の可視化 おわりに Jupyter Notebookのこれから まとめ 参考 データ分析を行う上で押さえておくべ
Word2Vecとは Word2Vecで演算処理する Word2Vecとニューラルネットワーク Word2Vecの仕組み CBoW Skip-gram Word2Vecを応用することができる分野 レコメンド 機械翻訳 Q&A・チャットボット 感情分析 Word2Vecの弱点 Word2Vecの派生系や類似ツール GloVe WordNet Doc2Vec fastText まとめ 参考 世界中のWebサイトの数は2014年に10億件を超えたようだ。そして、Facebookのユーザー数だけでも16億人を超えている。 そして、そのいずれもコンテンツの中身の大部分はテキストから成り立っていることだろう。 ということは、莫大に増大し続けるネット上のデータのほとんどはどこかの国の言葉だってことだ。世界中の人が毎日テキストデータを生成し続けたことはこれまでの歴史上無かったんじゃないだろうか。 もしそん
Residual Network(ResNet)とは ResNetのアイデア Shortcut Connectionの導入 Bottleneckアーキテクチャ ResNetの最適化ベストプラクティス Optimizerの選定 Batch Normalizationの位置 Post Activation vs Pre Activation Wide Residual Network まとめ 参考 2015年のImageNetコンペティションとCOCOセグメンテーションの最良モデルとしてDeep Residual NetworksがMicrosoft Researchから提案され、最大1000層以上の深いニューラルネットワークを構築することが可能となった。 本記事では、 Residual Networkとは何か Residual Networkのチューニング方法 Residual Networ
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