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「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用

﹁TensorFlow.js﹂公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの﹁TensorFlow﹂は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C＋＋、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高

ledlizerd 2018/04/02

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数学系向けDeepLearning/Tensorflow入門 - Qiita

DeepLearningは最近ブームであり,その有名なライブラリとしてTensorflowがあります．この記事ではDeepLearningの基本的な部分を数式を使って書き下すこととTensorflowの使い方を紹介します. 今更っていう気もしますが…，そこは気にしないでおくことにします主な対象はベクトル空間やテンソル積等をある程度知っているけれど，DeepLearningは知らない人です. なので表記も大学の数学でよく出てくるものしています. なおニューラルネットワークの積分表現には触れません. 三層パーセプトロンニューラルネットワークの基本的な形の一つである三層パーセプトロンを定義します. 定義 (三層パーセプトロン) 行列$W_1 \in M_{n_0 n_1}(\mathbb{R}),W_2 \in M_{n_1 n_2}(\mathbb{R})$とベクトル$b_1 \in \

ledlizerd 2017/12/19

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TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成その後の実験など - すぎゃーんメモ

memo.sugyan.com の続編。あれから色々な変更しつつ実験してみたりしたのでその記録。結論を先に書くと、これくらい改善した。DCGANざっくりおさらい Generator: 乱数の入力から画像を生成する Discriminator: 入力した画像がGeneratorが生成したものか学習データのものかを判別するという2種類のネットワークを用意し、お互いを騙す・見破るように学習を行うことで Generatorが学習データそっくりの画像を生成できるようになる、というもの学習用画像の増加前回の記事では90人の顔画像データから生成していたけど、あれから収集を続けてもう少し多く集まったので、今回は260人から集めた顔画像100点ずつ、計26,000件を学習に使用した。 Feature matching openai.com の記事で紹介されている "Improved Tech

ledlizerd 2016/10/12

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機械学習を始めたい方に見て欲しいTensorflow入門資料まとめ

機械学習は日々進化を遂げ、全てのエンジニアにとって無視できない存在となってきました。現在では、検索エンジン、マーケティング、データマイニング、SNS等さまざまな分野で活用されています。そんな中、2015年11月10日にGoogleが機械学習ライブラリ・TensorFlowをオープンソース化し、大きな注目を集めました。そこで今回は、機械学習に興味があるけれど何から手を付けたらいいのかわからないエンジニア向けに、TensorFlowの入門資料︵記事・スライド︶をまとめました。機械学習案件を提案してもらう特にプログラマーでもデータサイエンティストでもないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 / Qiita http://qiita.com/tawago/it ems/c977c79b76c5979874e8 TensorflowがMNIST︵手書き数字データ︶の

ledlizerd 2016/09/06

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[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita

TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの？って感じだけど、 2015年末に Google が書いた﹁Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo

ledlizerd 2016/05/31

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TensorFlow Playgroundはニューラルネットを理解するのにおススメ - 西尾泰和のはてなダイアリー

ネットワークの重みや各ニューロンがどういう入力の時に発火するのかが、学習していく過程で各時刻可視化されてとても良い教材です。 http://playground.tensorflow.org/ うずまきのデータセットに関して「中間層が1層しかないとうずまき（線形非分離な問題）は解けない」という誤解があるようなので、まずは1層でできるという絵を紹介。なお僕のタイムライン上では id:a2c が僕より先に気付いていたことを名誉のために言及しておきます。で、じゃあよく言われる「線形非分離な問題が解けない」ってのはどういうことか。それはこんな問題設定。入力に適当な係数を掛けて足し合わせただけでは適切な境界を作ることができません。こういうケースでは中間層を追加すると、中間層が入力の非線形な組み合わせを担当してくれるおかげで解けなかった問題が解けるようになります。 1つ目のデータセットでは特徴量の

ledlizerd 2016/04/14

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ディープラーニング（TensorFlow）を使用した株価予想～その2～ - Qiita

前回の続き。ディープラーニングのフレームワークであるTensorFlowを使用して株価を予想するぞ～、というお話です。ちなみに前回は完全に失敗でした。前回のコメントで、tawagoさんから﹁Googleが同じようなことしている﹂という情報をいただいたので、そちらをコピ・・・インスパイアしてみました。前回との相違点前回は、﹁数日分の日経平均を使用して、次の日の日経平均が上がるか、下がるか、変わらないか︵3択︶を予想する﹂ものでした。 Googleのデモでは、﹁数日分の世界中の株価指数︵ダウ、日経平均、FTSE100、DAXなど︶を使用して、次の日のS&Pが上がるか下がるか︵2択︶を予想する﹂という内容でした。ということで、下記が前回からの主な変更点となります。 - ﹁上がるか﹂﹁下がるか﹂の2択 - 日経平均だけでなく、他国の株価指数も使用 - 隠れ層x2、ユニット数は50,25

ledlizerd 2016/03/28

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TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別のためのデータ作成 - すぎゃーんメモ

続・TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 - すぎゃーんメモの続き、というかなんというか。前回までは﹁ももいろクローバーZのメンバー5人の顔を識別する﹂というお題でやっていたけど、対象をより広範囲に拡大してみる。様々なアイドル、応援アプリによる自撮り投稿あまり知られていないかもしれないけど、世の中にはものすごい数のアイドルが存在しており、毎日どこかで誰かがステージに立ち歌って踊って頑張っている。まだまだ知名度は低くても、年間何百という頻度でライブを中心に活動している、所謂﹁ライブアイドル﹂。俗に﹁地下アイドル﹂と言ったりする。ライブアイドル - Wikipedia そういったアイドルさんたち活動方針も様々だけど、大抵の子たちはブログやTwitterを中心としてWebメディアも活用して積極的に情報や近況を発信していたりする。そんな中、近年登

ledlizerd 2016/03/28

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