このページでは、はてなブログで使用することができるはてな記法の一覧を紹介しています。 入力支援記法 自動リンク はてな内自動リンク 入力支援機能 関連 入力支援記法 記法名 書式 機能 大見出し記法 *～～ 日記に大見出し（h3）をつけます 中見出し記法 **～～ 日記に中見出し（h4）をつけます 小見出し記法 ***～～ 日記に小見出し（h5）をつけます リスト記法 -～～ --～～ +～～ ++～～ リスト（li）を簡単に記述します 定義リスト記法 :～～:～～ 定義リスト（dt）を簡単に記述します 表組み記法 | ～～ | ～～ | |*～～ | ～～ | 表組み（table）を簡単に記述します 引用記法 >> ～～ << 引用ブロック（blockquote）を簡単に記述します pre記法 >| ～～ |< 整形したテキストをそのまま表示します（pre） スーパーpre記法 >||

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つまりなにしたの Chainerの抽象度を飛躍的に高めたTrainerにはextensionsがある。 せっかくだからextensionsを全部使ってみた。 2017年11月10日 追記 Extensionを自分で作ってみました。 ensekitt.hatenablog.com 背景 最近やっとChainerのバージョンを上げました。 qiita.com を読んで、すごい勢いで僕のソースコードも抽象化したわけですが、 僕はまだまだextensionsの素敵機能を素敵に使いこなせてない！ というわけで、勤労感謝の日にChainerの勤労(Training)に感謝してextensionsを全部試した。 Trainer extensions Trainer extensions — Chainer 3.0.0 documentation dump_graph 概要 グラフをDOT Languag

こんにちは、データチームの後藤です。この記事では、一般物体認識で優秀な成績を収めた代表的なニューラルネットワークモデルを、ファッションアイテムの画像データに対して適用し、どのアーキテクチャが有用か、どれだけの精度を出せるのかを調べる実験を行います。 今回は、 AlexNet Network In Network GoogLeNet DenseNet の4つのアーキテクチャを試しました。 背景 iQONでは毎日500以上のECサイトをクロールし、一日平均1万点もの新着アイテムを追加しています。この過程で、新着アイテムがiQONのどのカテゴリに属するのかを決める必要がありますが、この作業を人手で行うと膨大なコストになってしまいます。この問題に対して我々は、アイテムの名前や説明文、画像データを活用してカテゴリを判別する仕組みを作りました。とくに画像データによる判別には、畳み込みニューラルネットワ

Batch Normalizationとは何か 内部の共変量シフト アルゴリズム Batch Normalizationのメリット 大きな学習係数が使える 正則化効果がある 初期値にそれほど依存しない Batch Normalizationを実装してみよう TFLearnのインストール CIFAR-10の画像分類で検証 まずはCNNでネットワークを構築 Batch Normalizationを適用 Dropoutを追加する まとめ シンプルでありながら、Deep Learningにおいて必須ツールとなったBatch Normalizationはとても強力な手法だ。Batch Normalizationは他の開発者や研究者からも評判が高く Chainerを使ってコンピュータにイラストを書かせる には 一番効いてきているのがBatch NormalizationとAdamでした．これ入れないと

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Deep Learningの各階層の入力データの分布は、学習の過程において、下位層のパラメータが更新されることにより変化する。各階層の勾配は、ミニバッチ内で平均をとることにより推定しているが、この分布の変化により推定に、ミニバッチごとに異なるバイアスが乗りやすくなる。そのため、学習が不安定になるという問題がある。この問題は、internal convariance shiftと呼ばれている。この問題を解決するために、下記の論文では各階層の入力分布をミニバッチごとに平均=0と分散=1とに正規化するbatch normalizationという方法が提案されている。 http://arxiv.org/pdf/1502.03167v3.pdf 今回は、chainerにてBatch normalizationを、各CNNに２つの方法で適用してみた。 １）下記のようにconvと非線形な活性化関数ReL

Dropoutとは何か Dropoutを実装してみよう TFLearnのインストール Dropoutを適用するコツ クレジットカードの審査判定を自動化する ニューラルネットワークを構築する まずはDropoutなしで実行 隠れ層にDropout0.5、入力層に0.2で設定しよう まとめ ディープラーニングが世間に広まるようになったのは、2012年頃。画像認識のコンペティションでディープラーニングのチームが圧勝してからだ。 このあたりから、ディープラーニングを使った機械学習モデルが各種state-of-the-artを更新していくこととなる。 DropoutはHinton氏によって2012年に提案された、ニューラルネットワークの過学習を防ぐためのシンプルかつパワフルな手法だ。 本記事では、 Dropoutとはなにか Dropoutの実装方法 Dropout最適化のコツ を紹介する。 Drop

動機 Residual Networkのようなdeeeepなニューラルネットワークを使ってみたいと思いました。 MNISTでは物足りなく、ImageNetはデータ集めるのが大変そう&学習に時間がかかりそう、という理由でCIFAR-10画像データセットをつかって画像の分類を行いました。 CIFAR-10画像データセットとは CIFAR-10画像データセットは小さいサイズのカラー画像のデータセットです https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 画像サイズは32 x 32px 10クラスの画像がそれぞれ6000枚、計60000枚の画像がある そのうち50000枚が学習データ、10000枚がテストデータ クラスはairplane, automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, truck 実行

[Survey]Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate ShiftDeepLearning この論文は、データの新しい変換方法の提案論文です。 著者はBatch Normalizationと読んでいる。著者いわく、バッチ毎のデータの分布の違い（internal covariate shift)により、学習の収束がおそくなったり、初期値パラメータを慎重に決めなければならなかったと言っています。Batch Normalizationを導入することにより以下の利点があるそうです。 利点 ・学習が早く進む（learning rateに大きな値を使うことができる） ・初期値依存性を軽減できる ・初期化を気にしなくて良い ・Dropoutの必要性を減らせる Algori

今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co

Fast and versatile, the NumPy vectorization, indexing, and broadcasting concepts are the de-facto standards of array computing today. NumPy offers comprehensive mathematical functions, random number generators, linear algebra routines, Fourier transforms, and more.

機械学習を行うために、画像から特定の物体(領域)だけ切り出して認識したり学習データを作りたい、ということがよくあると思います。 本稿では非常に多くの機能を持つOpenCVの中から、そうした機械学習のために利用する機能にフォーカスしてその利用方法を紹介していきたいと思います。具体的には、下記のモジュールを中心に扱います。 CVPR 2015 Tutorials 基本的な切り出しの手順は以下のようになります。以下では、このプロセスに則り解説を行っていこうと思います。 前処理: 物体検出が行いやすいように、画像の前処理を行います 物体検出: 物体の検出を行い、画像から切り出します 輪郭検出: 画像上の領域(輪郭)を認識することで、物体を検出します 物体認識: OpenCVの学習済みモデルを利用して対象の物体を認識し、検出を行います 機械学習の準備: 切り出した画像を用い、予測や学習を行うための準

プログラミング言語Pythonの習得を目的としたサイト、Python-izmです。 入門編、基礎編、応用編などカテゴリ分けされていますが、すでにPythonの基本構文、実行方法等を習得されている方は入門編を飛ばしてご利用ください。これからPythonを学習する、という方は入門編 – Pythonとはより順にご利用ください。また本サイトは主にPython 3系を用いていますが、3系と比較して大きく異なる場合は Python 2系のコードも掲載しています。バージョン2系と3系の違いは2系と3系の違いを参照してください。 お知らせ 2018/01 サイトのリニューアルに伴い、Python 3系への対応、SSL化を行いました。今後ともPython-izmを宜しくお願い致します。 Pickupコンテンツ 各プログラミング言語の実行までの手順をまとめました。Pythonは他の言語と比較しても容易に実行