パーセプトロンの例

TensorFlowではMNISTやCIFAR-10のデータセットを用いて簡単に学習をすることができます。
しかしそれだけではただ学習しただけになり、意味があまりありません。

そこでTensorFlowに画像を取り込む方法を調べました。

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Dropout

ニューラルネットワークを使用するうえで気おつけなければならない問題として、過学習があります。ニューラルネットワークではこの過学習を防ぐための方法の一つとしてDropoutという手法があります。

今回はこのDropoutについて調べました。

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シグモイド関数

ニューラルネットワーク・ディープラーニングで学習を行う際には重要となるものはいくつかありますが、その中の一つとして活性化関数があります。
この活性化関数によってネットワークの学習精度や時間に大きな差が出てしまいます。

そこで今回はニューラルネットワーク・ディープラーニングで使用されている基本的な活性化関数について調べました。

 

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パーセプトロンの例

TensorFlowは有名な機械学習用の数値計算ライブラリです。TensorFlowは非常に高度で、様々なモデルを作成することができます。しかし、TensorFlowは高度なことができる一方で、初心者には使いずらい一面もあります。
そこでTensorFlowのラッパーの一つにKerasというものがあり、TensorFlowと比べると簡単にプログラミングを行うことができます。

今回はWindows版Anacondaを利用したKerasのインストールを行いました。

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code

TensorFlowにおいて変数を使用する場合には、変数の定義だけではなく変数の初期化が必要となります。

今回はinitialize_all_variablesの実行をモデル定義の途中で行ったため、変数初期化のエラー”FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value”ではまってしまったので、解決策をメモしておきます。

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パーセプトロンの例

近年盛んに利用されている技術としてAIや機械学習があります。
その機械学習の中でもよく話題になるものとして、ディープラーニングがあります。

そこでディープラーニング・ニューラルネットワークに関する記事をまとめました。

 

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手書き認識の結果

機械学習のデータセットとして有名なものに MNIST というものがあります。
これは手書きの数字画像とその正解データを集めたもので、機械学習の画像認識能力のテストとしてよく利用されます。

今回はこのMNISTを用い、多層パーセプトロンで画像認識を行いました。

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tensorboarのimage

TensorFlowの実行状態を可視化するツールとして、TensorBoardがあります。
このTensorBoardは非常に高機能であり、スカラー・テンソル・画像・計算グラフ等を簡単に可視化できます。

TensorBoardでデータを可視化するためには、プログラミング中でデータのマージを行う必要があります。
そこで今回はこのデータのマージ方法を調べました。

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