ディープラーニング

今日もPython Engineerのチュートリアルをこなしていきます．09から10をやりました．

今日もPython Engineerのチュートリアルをこなしていきます．04から08をやりました．チュートリアルは英語なので，重要単語の日本語の対訳も探りつつ進めます．

Docker環境を構築した前回の続き．とりあえず，Python Engineerさんのチュートリアルを通してPyTorchを動かしてみます．

今更感がすごいですが，それでもPyTorchを触りたいことに変わりはないのでちまちまやっていきます．

前回の続きです。前回、100万局面分の教師データを使って持ち駒分離と持ち駒分離ResNet1の誤差の減り具合を比較しました。ですが、あまり違いが判らなかったため、もう100万局面分の教師データを使って、合計で200万局面分の教師データで学習を行いました。 学習を進めるにつれて持ち駒分離ResNet1の方が誤差の減り具合がよいことが確認できるようになってきました。僅かの差ですが、学習をすればするほど、誤差は縮まりにくくなっていくことを考えると、この違いは大きいとも言えます。

0. この投稿の概要 1. 論文の内容 目的 実験 実験1 実験2 実験3 2. 感想 0. この投稿の概要 動画認識の機械学習モデル、3DCNNに関する論文"Can Spatiotemporal 3D CNNs Retrace the History of 2D CNNs and ImageNet?"を読んだので、その内容をまとめます。論文は以下のページから読めます。 arxiv.org ディープラーニング、特に2D CNNの威力を世に示したのはImageNetという大規模画像データの認識コンテストかと思います。この論文では3D CNNがそのポテンシャルを発揮するにはやはり大規模な動画のデー…

持ち駒分離モデルにResNetの層を追加します。これまでの結果でCNNだけでも通常のニューラルネットワークに比べて学習の効果が高まることを確認しました。ですが2015年にMicrosoft Researchにより提案されたResNet（Residual Network、残差ネットワーク）の考え方を適用することで学習効果はさらに向上します。あまり詳しく理解できてはいないのですが、CNNのみでは層を多数重ねた時に学習効果が得られなくなる問題が、ResNetを用いることで改善するようです。通常は残差ブロックを多数重ねて使用しますが、今回は持ち駒分離モデルに残差ブロックを1つだけ追加します。このモデル…

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こんにちは。akahanaです。 この度、2022年7月2日実施のG検定(2022年第2回)を受験したので、 受験記を記します。 〜目次〜 ①受験を決意 ②受験に向けた勉強 ③試験本番 ④反省 ①受験を決意 2022年6月21日 Twitterに流れてきたツイート(@noa_capmさん)でG検定の受験を決意。 社内でディープラーニング研修を受けたばかりだったこと、G検定に興味を持っていたこともあり、受験を決意した。 仕事終わりに書店により、日本ディープラーニングG検定公式テキスト第２版、株式会社インプレスのディープラーニングG検定問題集を購入。 ②受験に向けた勉強 受験を決意したその日から勉…

7 月 3 日の日記です。 【目次】 ブログ投稿・更新 その他・事務手続きなど 動画投稿 ことば 伊藤潤一氏について 視聴動画・TV 6:00 過ぎに起床。昨日の深酒のせいでやはり目覚めからの調子が悪い。酒をやめたい... 7:00 から仕事。 天気は朝から雨が降ったり止んだり。気温はそこまで高くなく、まあまあ過ごしやすい。 仕事をしながらワイドナショーを見ようと思ったけど、今週は松ちゃん欠席だ。ということでスルー 11:00 頃、仕事の合間にブログを更新。野菜の栽培記録など。 13:00 仕事終わり。 午後から外出。朝倉の金高堂で新刊チェック。やっぱ実物、中身を確認して買うか買わないか決めた…

概ね曇り、ときどきポツポツ、ときおり晴れ間。25.2℃～35.3℃、56％。3900歩。今日も熱帯夜＆猛暑日、九日目！ 今日のCOVID状況：都の新規感染者数は3788人で前週から89％の増加、重症者は17人、死亡1人でした。第７波の到来というか第６波のリバウンドというか迷うところ。 自己否定的な感慨とは： 人工知能（AI)の草分け甘利俊一先生のお話を聞いた。今年86歳になられたが、未だ身体も頭も矍鑠としておられる。情報幾何学を創始し、AIの理論的基礎を作った。確率的勾配降下法（誤差逆伝搬法？）でディープラーニング実用化へと結びつけた。 でも現在のAIは軍事技術や経済活性化に用いられているが、…

コロナという社会的、経済的に大きなターニングポイントにおいて各人は何を考えるのだろうか。本作では各分野の教授が感染拡大後を起点としてどのような社会問題があるかを論じています。大学で普段教えられている方が書かれているだけあって用語は意外と専門的ですが、噛み砕いて読めば何かしらヒントは掴めそうな気がしました。 コロナ後の世界 ――いま、この地点から考える (単行本) 筑摩書房 Amazon 私が特におもしろいなと思ったのが不可知性という概念です。「不可知性の雲」という14世紀に書かれたキリスト教の本の印象しかなかったので、宗教的な概念だとずっと思ってきましたが、本書で再定義されていて自分の中にスト…

ヤン・ルカン 訳・小川浩一 監訳・松尾豊 講談社 2021.10.21読書日：2022.6.4 畳み込みのルカンと呼ばれるディープラーニングの第一人者が、ディープラーニングのたどってきた道、その原理、そしてＡＩの未来について、自分自身の研究の軌跡を振り返りつつ語りつくす本。 ２０１０年代の初めにディープラーニングという言葉が流行り始めた頃、その内容をなにかの雑誌で読んでいて、わしは困惑した。１９９０年代にはやったニューラルネットワークと何が違うのか理解できなかったからである。わしにはまったく同じものに見えた。１９９０年代にだって、多層のニューラルネットワークはすでにあったし、さらにはネットワー…

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darktableを使い始めた時には、そのうちに、Lightroomに切り替えるつもりでしたが、シーン参照ワークフローに慣れてしまうと、今更、Lab色空間に戻る必要性を感じません。なので、Lightroomに切り替える話は立ち消えになりました。 とはいえ、darktableは、raw現像ソフトなので、作画はできません。これは、Lighroomも基本的には、同じですが、Photoshopは、作画できます。あまり、作画しすぎると、写真では、なくなってしまいますが、場合によっては、作画できると便利です。 ただし、作画ソフトで考えれば、Photoshopにこだわることはありません。 たとえば、Krit…