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Theanoã«ã‚ˆã‚‹è‡ªå·±ç¬¦å·åŒ–器ã®å®Ÿè£… - 人工知能ã«é–¢ã™ã‚‹æ–創録
ã“ã®è¨˜äº‹ã¯Deep Learning Advent Calendar 2015ã®3日目ã§ã™ã€‚ã„ã¤ã‚‚èªã‚“ã§ã°ã‹ã‚Šã§æ‚ªã„ã—ã€Deep Learningã®è©±é¡Œãªã‚‰ä½•ã§ã‚‚よã„ãã†ãªã®ã§ç™»éŒ²ã—ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚ Theanoã«ã‚ˆã‚‹ç•³ã¿è¾¼ã¿ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã®å®Ÿè£… (2)（2015/7/14）ã®ã¤ã¥ã。 ã“ã“最近ã¯Chainerを使ã£ã¦ããŸã‘ã‚Œã©ã¾ãŸæ‰‹æ³•ã®å‹‰å¼·ã‚‚å…¼ãã¦Theanoã§ã®å®Ÿè£…ã«æˆ»ã‚ŠãŸã„。Chainerã‚„TensorFlowãŒã‚ã‚‹ã‚“ã ã‹ã‚‰Theanoãªã‚“ã¦ã‚‚ã†èª°ã‚‚使ã‚ãªã„？ã”ã‚ã‚“ãªã•ã„・・・Theanoã¯Deep Learning Tutorialã‚’ã¯ã˜ã‚ã€å®Ÿè£…例ãŒè±Šå¯Œã«ã‚ã‚Šã€çµ¶å¦™ãªç²’度ã§å°å›žã‚Šã‚‚ããã®ã§æ‰‹æ³•ã®å‹‰å¼·ã«ã¡ã‚‡ã†ã©ã‚ˆã„ã‚“ã よã。 今回ã‹ã‚‰ã—ã°ã‚‰ãã•ã¾ã–ã¾ãªè‡ªå·±ç¬¦å·åŒ–器（Autoencoder）を検証ã—ã¦ã„ããŸã„。深層å¦ç¿’ã®ãƒ¡ãƒªãƒƒãƒˆã§ã‚る特徴ã®è‡ªå‹•å¦ç¿’ã®åŸºç¤Žã«ãªã‚‹ã¨ã“ã‚ãªã®ã§ã—ã£ã‹ã‚Šç†
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DQNã®ç”Ÿã„ç«‹ã¡ã€€ï¼‹ã€€Deep Q-Networkã‚’Chainerã§æ›¸ã„㟠- Qiita
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論文紹介 Semi-supervised Learning with Deep Generative Models
1. è«–ï¥â½‚文紹介 Semi-â€â€‘‒supervised  Learning with  Deep  Generative  Models NIPS2014èªã¿ä¼š  @  æ±â¼¤å¤§,  2015/01/20 Preferred  Networks,  得居 Â èª ä¹Ÿ @beam2d 2. lï¬â€¯ ラベルã‚りデータãŒå°‘ãªãã¦ï¼Œãã‚Œã ã‘ã§ã¯åˆ†é›¢ï§ªæ›²â¾¯é¢ã‚’決ã‚ã¥ã‚‰ã„ lï¬â€¯ ラベルãªã—データを使ã£ã¦ç©ºé–“を補間ã—ã¦ï¼Œã„ã„æ„Ÿã˜ã«åˆ†é›¢ï§ªæ›²â¾¯é¢ã‚’決ã‚よㆠ→  åŠæ•™å¸«ã‚ã‚Šå¦ç¿’ åŠæ•™å¸«ã‚ã‚Šå¦ç¿’  (semi-â€â€‘‒supervised  learning) 2 猫 â½çŠ¬ ラベルã‚りデータ（少ãªã„） ラベルãªã—データ（多ã„） 3. 従æ¥â¼¿æ‰‹æ³•ï¼šâ¼¤å¤§ãã  4  種類 3 ⾃自⼰己教⽰示ã«ã‚ˆã‚‹å¦ç¿’ •  å¦ç¿’ã—ãŸäºˆæ¸¬å™¨ã‚’使ã£ã¦ãƒ©ãƒ™ãƒ«ãªã— データをラベル付ã‘ã™ã‚‹ •  ⼤大マージンã®ä»®èª¬ã‚’⼊入れるã“ã¨ã‚‚゠る（Tr
DeepLearningライブラリã®ChainerãŒã™ã”ã„ã€ã‚‰ã—ã„ - cvl-robot's diary
Preferred Infrastructure(以下PFI)ã‹ã‚‰ã‚¹ãƒ”ンオフã—ãŸä¼šç¤¾ã€Preferred Networksã®ãƒªãƒªãƒ¼ã‚¹ã—ãŸDeepLearningライブラリã®ChainerãŒã™ã”ã„ã€ã¨è©±é¡Œã«ãªã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚*1 解説 Deep Learning ã®ãƒ•ãƒ¬ãƒ¼ãƒ ワーク Chainer を公開ã—ã¾ã—㟠| Preferred Research å…¬å¼ Chainer: A flexible framework of neural networks GitHub pfnet/chainer · GitHub ドã‚ュメント Chainer – A flexible framework of neural networks — Chainer 1.1.0 documentation ãŠãらãåˆéœ²å‡º ディープラーニング最近ã®ç™ºå±•ã¨ãƒ“ジãƒã‚¹å¿œç”¨ã¸ã®èª²é¡Œ å…¬å¼ãƒ„イッター chainer (@Chai
ã€ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニング】Chainerã§Autoencoderを試ã—ã¦çµæžœã‚’å¯è¦–化ã—ã¦ã¿ã‚‹ã€‚ - Qiita
Chainerã§Autoencoderを試ã—ã¦ã¿ã‚‹è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚å‰å›žã®è¨˜äº‹ã€ã€Œã€æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’】ディープラーニング フレームワークChainerを試ã—ãªãŒã‚‰è§£èª¬ã—ã¦ã¿ã‚‹ã€‚ã€ã®ç¶šãã¨ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ディープラーニングã®äº‹å‰å¦ç¿’ã«ã‚‚使ã‚れる技術ã§ã™ã。 本記事ã§ä½¿ç”¨ã—ãŸã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã¯ã‚³ãƒãƒ©ã‹ã‚‰å–å¾—ã§ãã¾ã™ã€‚ #1.最åˆã«# Autoencoderã¨ã¯Auto(自己) encode(符å·åŒ–)er(器)ã§ã€ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’2層ã®ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆã«é€šã—ã¦ã€è‡ªåˆ†è‡ªèº«ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã¨ä¸€è‡´ã™ã‚‹å‡ºåŠ›ãŒã•ã‚Œã‚‹ã‚ˆã†ãƒ‘ラメーターをå¦ç¿’ã•ã›ã‚‹ã‚‚ã®ã§ã™ã€‚データã ã‘ã‚ã‚Œã°è‰¯ã„ã®ã§ã€åˆ†é¡žçš„ã«ã¯æ•™å¸«ãªã—å¦ç¿’ã«ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ å¦ç¿’フェーズ ã“ã‚“ãªã“ã¨ã‚’ã—ã¦ä½•ãŒå¬‰ã—ã„ã®ã‹ã¨ã„ã†ã¨ã€ 入力ã«åˆã‚ã›ãŸãƒ‘ラメーター$w_{ji}$ã‚’è¨å®šã§ãる。（入力データã®ç‰¹å¾´ã‚’抽出ã§ãる） ãã®å…¥åŠ›ã«åˆã‚ã›ãŸãƒ‘ラメーターを使ã†ã“ã¨ã§ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ãªãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆã§ã®å¦ç¿’ã‚’å¯èƒ½ã«ã™ã‚‹ï¼ˆãƒ©ãƒ³ãƒ€
ã€æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’】ディープラーニング フレームワークChainerを試ã—ãªãŒã‚‰è§£èª¬ã—ã¦ã¿ã‚‹ã€‚ - Qiita
今話題ã®Deep Learning(深層å¦ç¿’)フレームワークã€Chainerã«æ‰‹æ›¸ãæ–‡å—ã®åˆ¤åˆ¥ã‚’è¡Œã†ã‚µãƒ³ãƒ—ルコードãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ã“ã¡ã‚‰ã‚’使ã£ã¦å†…容を少ã—解説ã™ã‚‹è¨˜äº‹ã‚’書ã„ã¦ã¿ãŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ (本記事ã®ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã®å…¨æ–‡ã‚’GitHubã«ã‚¢ãƒƒãƒ—ã—ã¾ã—ãŸã€‚[PC推奨]) ã¨ã«ã‹ãã€ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«ãŒã™ã”ãç°¡å˜ã‹ã¤ã€PythonãŒæ›¸ã‘ã‚Œã°ã™ãã«ä½¿ã†ã“ã¨ãŒã§ãã¦ãŠã™ã™ã‚ã§ã™ï¼ Pythonã«é–‰ã˜ã¦ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ãŒæ›¸ã‘ã‚‹ã®ã‚‚ã™ã”ãã„ã„ã§ã™ã‚ˆã。 ã“ã‚“ãªæ„Ÿã˜ã®ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚’試ã—ã¦ã¿ã‚‹ã€ã¨ã„ã†è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚ 主è¦ãªæƒ…å ±ã¯ã“ã¡ã‚‰ã«ã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ Chainerã®ãƒ¡ã‚¤ãƒ³ã‚µã‚¤ãƒˆ Chainerã®GitHubリãƒã‚¸ãƒˆãƒª Chainerã®ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒˆãƒªã‚¢ãƒ«ã¨ãƒªãƒ•ã‚¡ãƒ¬ãƒ³ã‚¹ #1. インストール# ã¾ãšã¯ä½•ã¯ã¨ã‚‚ã‚れインストールã§ã™ã€‚Chainerã®GitHubã«è¨˜è¼‰ã®"Requirements" ( https://github.
Image Scaling using Deep Convolutional Neural Networks — Flipboard Engineering
This past summer I interned at Flipboard in Palo Alto, California. I worked on machine learning based problems, one of which was Image Upscaling. This post will show some preliminary results, discuss our model and its possible applications to Flipboard’s products. High quality and a print-like finish play a key role in Flipboard’s design language. We want users to enjoy a consistent and beautiful
Neural networks and deep learning (ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã¨æ·±å±¤å¦ç¿’)
ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã¨æ·±å±¤å¦ç¿’ What this book is about On the exercises and problems ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã‚’用ã„ãŸæ‰‹æ›¸ãæ–‡å—èªè˜ 逆ä¼æ’ã®ä»•çµ„㿠ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã®å¦ç¿’ã®æ”¹å–„ ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ãŒä»»æ„ã®é–¢æ•°ã‚’表ç¾ã§ãã‚‹ã“ã¨ã®è¦–覚的証明 ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã‚’訓練ã™ã‚‹ã®ã¯ãªãœé›£ã—ã„ã®ã‹ 深層å¦ç¿’ Appendix: 知性ã®ã‚ã‚‹ シンプル㪠アルゴリズムã¯ã‚ã‚‹ã‹? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 「ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã¨æ·±å±¤å¦ç¿’ã€ã¯ç„¡æ–™ã®ã‚ªãƒ³ãƒ©ã‚¤ãƒ³æ›¸ç±ã§ã™ã€‚ ã“ã®æœ¬ã§ã¯ã€æ¬¡ã®ã‚ˆã†ãªå†…容を扱ã„ã¾ã™ã€‚ ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ï¼šã‚³ãƒ³ãƒ”ュータã«ã€è¦³æ¸¬ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã«ã‚‚ã¨ã¥ã„ã¦å¦ç¿’ã™ã‚‹èƒ½åŠ›ã‚’与ãˆã‚‹ã€ç”Ÿç‰©å¦ã«ãƒ’ントを得ãŸãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ãƒ‘ラダイム。 æ·±
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ランã‚ング
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