(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); はじめに 「R/Keras/TensorFlowでやるディープラーニングのすゝめ」の連載２回目です（2022年1月19日アップデート版）。 【１】では、ベクトルデータに対する Autoencoderを取り上げましたが、 今回は、 2D Convolutional Neural Network (CNN: 畳み込みニューラルネットワーク) を使ったAutoencoderの実装について概説します。 skume.net 下記で登場する、CNN、Maxプーリング、Upサンプリング、活性化関数 などにつ…
翻訳サイトの一つにDeepLというものがある。 www.deepl.com 深層学習(Deep Learning)という人工知能・AIの技術を使った翻訳機であり、Wikipediaによると Google 翻訳よりも精度が高く、微妙なニュアンスのある翻訳ができると肯定的な報道を受けている とのことである。 実際に使ってみると、他の機械翻訳サイトと比べ、より自然な文章に翻訳されており、使い勝手は非常に良い。 普段英語の論文を読む・書く仕事をしている研究者にとっては、DeepLの登場により論文が読みやすくなり、またネイティブっぽい自然な英文を書けるようになるなどメリットが多い。 優れた翻訳機であるD…
概要 今回はGradioでYOLOXを用いた物体検出を行うデモを作成してみます． 今回使用したコードはこちらで公開しています． Gradioを用いた他のデモについてもメモを残しておりますので， よければ以下の記事をご覧いただけたらと思います． yiskw713.hatenablog.com yiskw713.hatenablog.com yiskw713.hatenablog.com
こんにちは、むらさめです。今回はJetson Nanoというマイコンボードについて書いていきたいと思います。第1回目ということでセットアップの方法をまとめてみました。 Jetson Nanoとは BSPをダウンロード SDカードをフォーマットする イメージファイルの書き込み Linuxを起動 まとめ Jetson Nanoとは JetsonNanoはNVIDIAが販売している組込みシステム用ボードコンピュータです。GPUを搭載しており、ディープニューラルネットワークを実行できる性能を持ちながら、2万円以下という低価格で入手可能です。またNVIDIAからTensorRTという高速で推論処理が実行…
前回の記事までで、ディープラーニングのアルゴリズムや構造について記載しました。 続いては、設計時に必要な考え方についてまとめます。目次 学習の円滑化1(パラメータ(重み)の初期値について) Xavierの初期値 Heの初期化 学習の円滑化2(BatchNormalization) Batch Normalizationの仕組み 内部共変量シフト 過学習への対応 正則化(Weight decay) L1正則化 Lasso L2正則化 Ridge DropOut データの拡張 半教師あり学習 Early Stopping まとめ 学習の円滑化1(パラメータ(重み)の初期値について) ディープラーニ…
IM-NETを使った3Dモデルのモーフィング処理ですが、これまでに集めたロボット頭部のデータをIM-NETに学習させてみました。 １．2つのロボット頭部の3DボクセルデータをそれぞれIM-NETエンコーダで処理 ２．得られ２つのたコード(256次元)を加重平均 ３．平均ベクトルをIM-NETデコーダで処理、MarchingCubeで3Dサーフェスを復元 2つの3Dモデルの平均 加重平均の重みを連続的に変化させてみるとこんな感じ。 3Dデータのモーフィング例(1) ほかにもいくつか試してみました。 3Dデータのモーフィング例(2) 3Dデータのモーフィング例(3) 例えば以下の2つの元データから…
こんにちは、エクサウィザーズで自然言語処理ギルドに所属している神戸です。（ギルド制についてはこちら） 今回、AI/機械学習を用いたデータ分析技術の国際的なコンペティションプラットフォームKaggle上で2021年8月 ~ 2021年11月まで開催されていたchaii - Hindi and Tamil Question Answeringコンペ（略: chaiiコンペ）に参加し、私を含む "tkm kh" というチームで943チーム中2位に入賞&金メダルを獲得することが出来ました。 Private Leaderboardの結果 同時に今回の金メダルの獲得で私(kambehmw)はKaggle …
きっかけはちょっと余計な疑問でした。 デビットカードをようやく作ったことでサブスクやネット注文が容易にできるようになり動画をサブスクし始めたのが一ヶ月前。 いろいろ探して番組を視聴しているうちに年齢や性別の関係からかオススメに「ウマ娘」がでてきて視聴し始めたのがこの作品を知るきっかけになりました。 ゲームベースのアニメで好きなものと言ったら、ポケモンとかイナズマイレブン（無印）くらいで、実は今年の秋まで1期12話のアニメをほとんど見ていませんでした。 「ウマ娘」。名前は耳にしたことあるけど馬って言われても分からんしな〜〜。でもなんか人気らしいしな〜〜と思いつつ1期を見たらとても良かった。 個性…
ディープラーニングについて学習を始めたので、理解した内容についてまとめて説明していきたいと思います。目次 Deep Learningとは？ なぜDeep Learningが使われるのか 層を深くする意味とは Deep Learningの種類 まとめ Deep Learningとは？ 【解析手法という観点では】 人間が行う一連のタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつ。 【モデル構造という観点では】 3層以上の層を深くしたニューラルネットワーク構造 MITが発刊している『Deep Learning Book』には以下の通り述べている。 Deep learning is a part…
こんにちは、R&Dの宮城です。 将棋の竜王戦が世間を賑わせる中、オプティムでも人知れず将棋AI vs 私の熱闘が繰り広げられていました。 今回の記事では強化学習について簡単に説明した後、次の一手を予測する将棋AIを作成し、作成した将棋AIと実際に戦ってみます。 ※ 作成した将棋AIは強化学習ではなく教師あり学習で訓練されたものです。 強化学習の概要 将棋の補足説明 次の一手を予測するPolicyNetwork作成 入力特徴量 駒の位置を表す特徴 持ち駒の有無を表す特徴 入力特徴量まとめ 出力クラス PolicyNetwork実装 PolicyNetwork訓練 実戦 結果 おわりに ライセンス…
yhayato1320.hatenablog.com Index Index 二乗和誤差 / 残差平方和 残差平方和 / Residual Sum of Square (RSS) 二乗和誤差 / Sum of Squared Error (SSE) 平均二乗誤差 / Mean Squared Error (MSE) 微分・勾配 参考 Web サイト 二乗和誤差 / 残差平方和 統計学や機械学習で利用される目的関数、誤差関数のひとつ. 残差平方和 / Residual Sum of Square (RSS) 回帰分析にて、最小二乗方でモデルのパラメータを推定するために使用される. 回帰残差 / …
yhayato1320.hatenablog.com VGG とは 畳み込み層とプーリング層から構成される基本的な CNN. 参考 ゼロから作るDeepLearning 8 ディープラーニング 8.2 ディープラーニングの小歴史 8.2.2 VGG ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon
日経新聞(2022年1月18日)に、AIとロボティクスを融合した"実験室の自動化 (ラボラトリーオートメーション)"についての記事が出ていました。 www.nikkei.com 有機化学やマテリアルサイエンスの分野で面白い報告がされていたり、 Science . 2019 Aug 9;365(6453) A robotic platform for flow synthesis of organic compounds informed by AI planning Nature . 2020 Jul;583(7815) A mobile robotic chemist www.youtube…
はじめに 機械学習モデルの可視化できるライブラリであるnetronを使用してみました． netronでは，ONNX，Keras, TensorFlow Liteなどのモデルの可視化を行うことができます． また実験的な段階ですが，PyTorchやTensorFlow，scikit-learnなどのサポートもしています． 今回は，ONNXモデルとPyTorchモデルの可視化をしてみましたので，その使い方についてこちらにメモを残しておきます． その他の可視化ライブラリについても，過去に記事をまとめていますので，ご参照いただければと思います． yiskw713.hatenablog.com
年末年始にいくつか本を読んでいたが、失敗の科学という本が面白かった。失敗の科学 失敗から学習する組織、学習できない組織作者:マシュー・サイドディスカヴァー・トゥエンティワンAmazon 内容的には、失敗をしたときにきちんとその失敗から学びましょうというものだが、実際に大きな失敗をすると人や組織はその失敗を隠してしまったり、失敗を仕方ないものとして学ぼうとしない傾向があり、その現象をクローズドループ現象と呼んでいる。航空業界ではオープンループがうまく回っているが、医療業界はクローズドループになってしまっていることや、心理療法士はフィードバックをきちんともらえないから経験が当てにならないなどが書い…
はじめに Intelが買収した MobileEye が EyeQ ULTRA をアナウンス。2025年のリリースを目指すということです。 www.anandtech.com EyeQ の spec 上記の記事によると、下記のような spec のようです。 12 RISC-V CPU cores Arm GPU Arm DSP SIMD cores VLIW cores Coarse grained reconfigurable array (CGRA) cores Deep learning cores こんなツイートもあった So Mobileye's next gen EyeQ Ultra…
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