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深層学習

オートエンコーダ

4-1. CNNでケーキ画像の次元圧縮(Auto-Encoder編)

やること 画像というものは非常に高次元の情報を持っています。例えば128*128pxの画像は、128*128*3ch=49152次元の情報を含んでいます。人間は高次元の情報を処理できない動物な...
強化学習(DQN)

3-3. DQNで難しい迷路を解く

やること 前回はDQNで地雷原を進むゲームを解きました。今回は、もっと賢く行動するためにニューラルネットを工夫してみます。 使うもの ニューラルネットを工夫す...
強化学習(DQN)

3-2. DQNで迷路を解く

やること DQNのプログラムは非常に高度ですが、勉強会で配布されたコードは比較的シンプルで読み解きやすいです。今日は、DQNで地雷原を進むゲームを解いてみましょう。 環境とコード ...
強化学習(DQN)

3-1. 強化学習とQ学習とDQN

やること 機械学習は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つに分けて語られることが多いです。強化学習は、「長期的な価値が高くなるような判断基準を見つける」感じの学習です。今日は、強化学習の...
DCGAN

2-4. DCGANでお寿司をモーフィングする

やること 実は、DCGANで画像を生成できてもあまり意味がありません。DCGANの真価は、特定の2枚の画像の中間の画像を生成できる点にあります。今日は、DCGANでお寿司のモーフィングを行いま...
DCGAN

2-3. DCGANでお寿司の画像を生成する

やること DCGANのプログラムは非常に高度ですが、勉強会で配布されたものをそのまま使えばだれでもできます。今日は、DCGANでお寿司の画像を生成してみます。 使うもの ...
DCGAN

2-1. 深層学習のためのでプログラム実行環境を整える(GPU環境版)

やること 記事1-1では、WinPythonというプログラム実行環境を導入しましたが、本格的な深層学習をするには、やはりGPUによる高速化が必要です。CPUに比べるとだいたい30~100倍くら...
DCGAN

2-2. DCGANのアルゴリズム

やること Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN)は、直訳すると「深層畳み込み敵対的生成ニューラルネット」です。今日...
画像のクラス分類

1-6. ケーキ画像のクラス分類

やること 準備が長かったですが、いよいよケーキ画像のクラス分類を行います。 環境とコード ニューラルネットモデル ここでは基本に則って、「畳み込み+プーリング」...
画像のクラス分類

1-5. 画像の水増しをする

やること 深層学習では、教師データが少ないと過学習を起こしてしまい、未知の入力に対応できなくなってしまいます。 1つのドリルを1万回やるよりも、1000種のドリルを10回やったほうが入試に強い...
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