http://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning
wikiで意味するそれについて。
wiki以外の定義はお断り。
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Deep learning
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45デフォルトの名無しさん
2015/10/28(水) 12:07:27.81ID:ItThDbeU つい5〜6年前までは、ニューラルなんて過去のテクノロジ・・・っていう研究者が殆どだった。
そもそも、原因と結果がはっきりしないアルゴリズムなんだし、精度でなければ研究的にはただのゴミ。
理論を詰めることすら出来ない。
大半の人の中では、何か放り込んだら何かしら結果が出るってものだったしな。
そもそも、原因と結果がはっきりしないアルゴリズムなんだし、精度でなければ研究的にはただのゴミ。
理論を詰めることすら出来ない。
大半の人の中では、何か放り込んだら何かしら結果が出るってものだったしな。
46デフォルトの名無しさん
2015/10/28(水) 12:12:10.52ID:ItThDbeU >>44
情報持ってる人は、外に漏らすメリットないからな。
今まともに実装できる人は、自分で開発して売却すれば億単位の利益が入ってくるドル箱なんだし。
友人も、DeepLearning系やってる人は、Googleとかにガンガン青田買いされてとんでもない報酬貰ってる。
そりゃ、情報は独占するだろ普通に。
今のWebは情報持ってないけど興味ある人達が、
ちょこっとCaffeやpylern使って、その設定を公開してるだけの状態。
情報持ってる人は、外に漏らすメリットないからな。
今まともに実装できる人は、自分で開発して売却すれば億単位の利益が入ってくるドル箱なんだし。
友人も、DeepLearning系やってる人は、Googleとかにガンガン青田買いされてとんでもない報酬貰ってる。
そりゃ、情報は独占するだろ普通に。
今のWebは情報持ってないけど興味ある人達が、
ちょこっとCaffeやpylern使って、その設定を公開してるだけの状態。
47デフォルトの名無しさん
2015/10/28(水) 12:31:24.62ID:2foiL532 万能じゃないことにまだ気づいていないバカがいるから
2015/10/29(木) 19:13:21.55ID:JGKRBIwa
万能である必要は無いのだが
勘違いしてる奴がいるな
勘違いしてる奴がいるな
2015/11/12(木) 13:02:10.74ID:MpIB7M+M
deep learningの本スレってここですか?
理系板回ってみたけど見つかんなかった
理系板回ってみたけど見つかんなかった
2015/11/19(木) 23:16:57.66ID:dFnMIhTH
零和有限確定完全情報ゲームのAIを作るとして、
定石や手筋、上級者の棋譜といったものがない場合、
どのような学習方法が考えられるでしょうか。
定石や手筋、上級者の棋譜といったものがない場合、
どのような学習方法が考えられるでしょうか。
51デフォルトの名無しさん
2015/11/20(金) 12:46:06.98ID:lVXBiS58 教師なし学習
2015/11/20(金) 20:03:57.53ID:dD9H+5nD
教師無し学習っていっても具体的にどうすんのよ
2015/11/20(金) 22:10:30.92ID:h5Le2W6O
逆に教師あり学習ならできるんじゃね?ゲームを通じての各局面に対する着手の組を
入力にして勝敗を出力にすれば。
局面がごく小さいゲームじゃないと収束しなさそうだけど。
入力にして勝敗を出力にすれば。
局面がごく小さいゲームじゃないと収束しなさそうだけど。
2015/11/20(金) 22:11:21.41ID:CSRNfUOH
勝ったら褒める
5550
2015/11/20(金) 23:25:46.43ID:dD9H+5nD ゲームだと勝った局にも悪い手があったり、負けた局にもいい手があったりして、
正しく学習するのがむずかしいとおもってます。
正しく学習するのがむずかしいとおもってます。
56デフォルトの名無しさん
2016/01/12(火) 01:53:34.50ID:DwPf0XVZ ディープラーニングで必要な教師データ数の指針をまとめてるような資料ない?
2016/01/12(火) 02:02:49.77ID:j5pK34T9
58デフォルトの名無しさん
2016/01/12(火) 10:32:07.71ID:QKA6aiOh2016/01/13(水) 15:36:36.03ID:Zo9NZaMD
60デフォルトの名無しさん
2016/04/28(木) 05:15:52.23ID:5n1a3Fic deep learningを試行、実行、検証、、、実用への難しさ。
・そもそも適切な能力を計算機が用意できない。
・適切な計算機を、仕様に沿って実装し試行するために必要な資料が無い。
・お金を出せる組織が、人員と、機材、環境津繰りに関心を持たせる動機付けが必要。
・そもそも適切な能力を計算機が用意できない。
・適切な計算機を、仕様に沿って実装し試行するために必要な資料が無い。
・お金を出せる組織が、人員と、機材、環境津繰りに関心を持たせる動機付けが必要。
61デフォルトの名無しさん
2016/05/17(火) 18:54:35.39ID:pqG2xbzo tensorflow使ってるやついる?
2016/05/17(火) 19:50:13.15ID:+VRCTEYQ
使おうとして挫折した。
63デフォルトの名無しさん
2016/05/17(火) 20:34:26.81ID:pqG2xbzo なんで?
2016/05/17(火) 20:39:39.39ID:+VRCTEYQ
APIがどんなものあるかとかどう使うのかとか裏で何やってるかとかよくわからんかった。
チュートリアルの最初のほう動かすだけで精いっぱいだった。
手書きの数字認識とかいうやつ?
俺の頭じゃとても応用まで行きそうにない。
俺がやりたいことやろうとするとデータも自前で用意する必要あったし。
チュートリアルの最初のほう動かすだけで精いっぱいだった。
手書きの数字認識とかいうやつ?
俺の頭じゃとても応用まで行きそうにない。
俺がやりたいことやろうとするとデータも自前で用意する必要あったし。
65デフォルトの名無しさん
2016/05/17(火) 20:44:40.30ID:pqG2xbzo まあ僕もディープラーニングの本読み始めたところでちんぷんかんぷんなわけだけどw
66デフォルトの名無しさん
2016/05/19(木) 09:17:54.13ID:CQguMyaE とりあえず環境作ってTensorFlowいれてチュートリアルが動くのは確認した。
2016/05/19(木) 16:01:57.09ID:aeaYVvO9
おめ
68デフォルトの名無しさん
2016/05/19(木) 17:46:40.77ID:CQguMyaE 晩飯は鯖味噌の缶詰と納豆卵ごはんとポップコーン
69デフォルトの名無しさん
2016/05/19(木) 17:46:50.94ID:CQguMyaE 誤爆
70デフォルトの名無しさん
2016/05/21(土) 06:32:32.15ID:/snOG21f71デフォルトの名無しさん
2016/05/21(土) 23:37:35.99ID:SoAfDrue conv3dって見たことないんだが、三次元の畳み込みって需要ないんだろうか?
2016/05/22(日) 11:59:14.91ID:CPIHY1S2
73デフォルトの名無しさん
2016/05/22(日) 14:44:57.15ID:P1iBYgIC >>72
オススメのconv3dできるライブラリとかあります?
オススメのconv3dできるライブラリとかあります?
75デフォルトの名無しさん
2016/05/22(日) 21:47:49.58ID:heoFhUwf DQNをマルチエージェントでやってる奴おる?
76デフォルトの名無しさん
2016/05/23(月) 22:37:49.09ID:Lrk38yJe ChainerってGeforce使ってないと使えないの?
2016/05/24(火) 05:58:39.86ID:tG8V9aJS
gpuで動かすならnvidiaじゃないとダメ
amdでは動かない
cpuだけでも動くよ
amdでは動かない
cpuだけでも動くよ
78デフォルトの名無しさん
2016/05/24(火) 17:49:21.97ID:YEKL09an2016/05/24(火) 23:26:30.84ID:tG8V9aJS
いや確か必要なかったよ
80デフォルトの名無しさん
2016/05/27(金) 22:18:57.35ID:I3xH+29f TensorFlowでいいわやっぱ
これからの主流はTensorFlowでしょやっぱ
これからの主流はTensorFlowでしょやっぱ
81デフォルトの名無しさん
2016/06/03(金) 00:44:46.30ID:2WcDJoYf 二種類の画像で教師ありの学習をさせて画像を変換するネットワークを作ってみたいのですが参考にする論文の検索ワードが思いつきません
何か良いものがあれば紹介していただけないでしょうか
何か良いものがあれば紹介していただけないでしょうか
2016/06/03(金) 09:27:09.73ID:97QCYK8K
ごめんその説明はちょっとわからないよ
変換ってどう変換したいの?
モーフィングがしたいってこと?
変換ってどう変換したいの?
モーフィングがしたいってこと?
83デフォルトの名無しさん
2016/06/03(金) 10:58:14.54ID:MSa7cD3q >>82
分かりにくい表現で申し訳ないです。
画像を必要な領域と不要な領域に分けて不要な部分を黒塗りにするとか、
点がたくさん打ってある画像からその点を点電荷と見なしてポテンシャルのマップを出すとか、
ポテンシャルのマップからそのポテンシャルのマップ上で自由に運動する粒子の存在確率マップを出すとかの類の変換がしたいです
分かりにくい表現で申し訳ないです。
画像を必要な領域と不要な領域に分けて不要な部分を黒塗りにするとか、
点がたくさん打ってある画像からその点を点電荷と見なしてポテンシャルのマップを出すとか、
ポテンシャルのマップからそのポテンシャルのマップ上で自由に運動する粒子の存在確率マップを出すとかの類の変換がしたいです
84デフォルトの名無しさん
2016/06/03(金) 17:36:38.32ID:aN5LLMHs2016/06/03(金) 20:13:59.03ID:5JMF3atd
86デフォルトの名無しさん
2016/06/03(金) 22:27:01.67ID:2WcDJoYf2016/06/04(土) 14:58:49.47ID:UXDIE9mA
>>85
必要か必要でないかは学習でやらないと。
必要か必要でないかは学習でやらないと。
88デフォルトの名無しさん
2016/09/04(日) 23:26:01.48ID:mONdSukn なんでmnistやるときはピクセルの値を0〜1にしないとうまく学習できないんでしょうか?
2016/09/05(月) 10:37:12.43ID:5mBvY0S6
>>88
学習データの圧縮の影響じゃないの?
カラー画像扱うより2値画像の方がデータ量少ない。
しかもその画像を万とか億単位で学習させなきゃなんない。その結果を使って認識してる。
どうしてもカラー扱いたいなら、学習データからrgbの3ファイルに分解して3原色毎の学習させて、上位段を3原色の認識結果を更に学習させたらいいんじゃね?
これで信号機の配置順に関係なく正確に判別出来ると思うけどなぁ。色判別必要な認識からちょっぴりエスパーしてみたw
学習データの圧縮の影響じゃないの?
カラー画像扱うより2値画像の方がデータ量少ない。
しかもその画像を万とか億単位で学習させなきゃなんない。その結果を使って認識してる。
どうしてもカラー扱いたいなら、学習データからrgbの3ファイルに分解して3原色毎の学習させて、上位段を3原色の認識結果を更に学習させたらいいんじゃね?
これで信号機の配置順に関係なく正確に判別出来ると思うけどなぁ。色判別必要な認識からちょっぴりエスパーしてみたw
2016/09/05(月) 11:46:45.72ID:a8y+W5+g
質問者も回答者もワケわかってなくて失笑
mnistすら回したことない人がこのスレにいるのも不思議
質問者が言ってるのは二値ではなく最小0最大1のこと
別に元データのように256段階でも精度はでるが、
使ってるサンプルプログラムが0から1を受け入れるように書かれてるだけの話
大方chainerあたりなんだろうけど
mnistすら回したことない人がこのスレにいるのも不思議
質問者が言ってるのは二値ではなく最小0最大1のこと
別に元データのように256段階でも精度はでるが、
使ってるサンプルプログラムが0から1を受け入れるように書かれてるだけの話
大方chainerあたりなんだろうけど
2016/09/05(月) 11:49:13.13ID:a8y+W5+g
mnistにはそもそもカラーデータなんて無い
グレースケール256段階の手書き文字
ここが2chでよかったね
mnistのデータセットの仕様知らないのは機械学習を知らないのと同義
グレースケール256段階の手書き文字
ここが2chでよかったね
mnistのデータセットの仕様知らないのは機械学習を知らないのと同義
2016/09/05(月) 21:55:18.95ID:Lj6hNxLa
0..1の範囲だと扱いやすいから、そうしてるだけっていう
93デフォルトの名無しさん
2016/09/05(月) 23:56:52.51ID:bYu8x5lJ2016/10/11(火) 19:19:53.07ID:CZ3vDXhT
「慶應ミスコン中止」の陰に1年生女子「集団強姦」 加害学生を直撃!
週刊文春 10月11日(火)18時1分配信
http://zasshi.news.yahoo.co.jp/article?a=20161011-00006659-sbunshun-soci
「慶應ミスコン中止」の陰に1年生女子「集団強姦」 加害学生を直撃!
事件現場
10月4日、“女子アナの登竜門”とも称される「ミス慶應コンテスト」の中止と、同コンテストを企画・運営する公認学生団体「広告学研究会」(以下「広研」)の解散が発表された。
慶應大学側は、「告示文」においてその理由を「未成年飲酒」によるものとだけ説明したが、小誌取材により、大学側が明かさなかった「広研」の男子学生が引き起こした重大な事件が明らかになった。
事件が起きたのは9月2日、現場となったのは、神奈川県葉山町内にある広研の「合宿所」だった。事件の全貌を知る広研所属の学生が語る。
「この日は、広研が夏の間に運営している海の家の撤収を行う作業のため、6人の男子学生が合宿所に泊まっていました。作業終了後、
酒を飲むことになり、呼び出されたのが6人と顔見知りだった1年生のA子さんです」
そして深夜、男子学生たちは酒で意識のなくなったA子さんに襲いかかったのである。しかも、あろうことか、その様子を別の学生が撮影し、実況まで行っていたという。
男子学生の一人は小誌の直撃に対して最初は偽名を名乗ったが、「何も答えられないです」と言いながら、本人であることを認めた。
「謝罪の気持ちは本当に……。時が来たら連絡します」と言い残すのが精一杯だった。
一方でA子さんの母親は、小誌取材に対して、警察に被害届を提出したことを認めた。
上記事実の確認を慶應大学に求めたところ、「今回の解散命令の基礎になった事実は告示文に記載されているとおりです。なお、
今回の処分は、関係者に複数回にわたる事情聴取を行う等、大学として可能な限りの調査を行ったもので、適正なものと認識しております」との回答があった。
詳細は、10月13日発売の「週刊文春」10月20日号で報じている。
<週刊文春2016年10月20日号『スクープ速報』より>
http://i1.wp.com/media.sairilab.com/wp-content/uploads/2016/10/keioumi3_4.jpg?w=650
またチョーセンジンか。 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:0be15ced7fbdb9fdb4d0ce1929c1b82f)
週刊文春 10月11日(火)18時1分配信
http://zasshi.news.yahoo.co.jp/article?a=20161011-00006659-sbunshun-soci
「慶應ミスコン中止」の陰に1年生女子「集団強姦」 加害学生を直撃!
事件現場
10月4日、“女子アナの登竜門”とも称される「ミス慶應コンテスト」の中止と、同コンテストを企画・運営する公認学生団体「広告学研究会」(以下「広研」)の解散が発表された。
慶應大学側は、「告示文」においてその理由を「未成年飲酒」によるものとだけ説明したが、小誌取材により、大学側が明かさなかった「広研」の男子学生が引き起こした重大な事件が明らかになった。
事件が起きたのは9月2日、現場となったのは、神奈川県葉山町内にある広研の「合宿所」だった。事件の全貌を知る広研所属の学生が語る。
「この日は、広研が夏の間に運営している海の家の撤収を行う作業のため、6人の男子学生が合宿所に泊まっていました。作業終了後、
酒を飲むことになり、呼び出されたのが6人と顔見知りだった1年生のA子さんです」
そして深夜、男子学生たちは酒で意識のなくなったA子さんに襲いかかったのである。しかも、あろうことか、その様子を別の学生が撮影し、実況まで行っていたという。
男子学生の一人は小誌の直撃に対して最初は偽名を名乗ったが、「何も答えられないです」と言いながら、本人であることを認めた。
「謝罪の気持ちは本当に……。時が来たら連絡します」と言い残すのが精一杯だった。
一方でA子さんの母親は、小誌取材に対して、警察に被害届を提出したことを認めた。
上記事実の確認を慶應大学に求めたところ、「今回の解散命令の基礎になった事実は告示文に記載されているとおりです。なお、
今回の処分は、関係者に複数回にわたる事情聴取を行う等、大学として可能な限りの調査を行ったもので、適正なものと認識しております」との回答があった。
詳細は、10月13日発売の「週刊文春」10月20日号で報じている。
<週刊文春2016年10月20日号『スクープ速報』より>
http://i1.wp.com/media.sairilab.com/wp-content/uploads/2016/10/keioumi3_4.jpg?w=650
またチョーセンジンか。 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:0be15ced7fbdb9fdb4d0ce1929c1b82f)
2016/10/19(水) 18:32:39.44ID:z6SV86VM
画像識別にはCNNだそうですね。
動画識別で、時間による画像の変化量で、識別(Classification)したい場合には、どうするのでしょうか。
CNNでできるのでしょうか。
動画識別で、時間による画像の変化量で、識別(Classification)したい場合には、どうするのでしょうか。
CNNでできるのでしょうか。
2016/10/19(水) 19:26:51.62ID:1/niUrnV
>>95
何の変化量?
何の変化量?
9795
2016/10/20(木) 08:48:38.11ID:/TrVie8s 生体組織を動画でとって、
乾燥の仕方、
乾燥しやすい乾燥しにくい、とか、水分や油分足りてる足りない、
を分類したいです。
乾燥の仕方、
乾燥しやすい乾燥しにくい、とか、水分や油分足りてる足りない、
を分類したいです。
2016/10/20(木) 12:52:53.66ID:7OZpPgNo
>>97
従来から画像処理でやられてきたことなんでしょうか?使われてきた特徴量とかの知見なしにいきなりCNNはかえって遠回りかも?
従来から画像処理でやられてきたことなんでしょうか?使われてきた特徴量とかの知見なしにいきなりCNNはかえって遠回りかも?
9995
2016/10/20(木) 14:52:12.77ID:/TrVie8s 従来の画像処理がイマイチだったのでDNN、という流れです。
10095
2016/10/20(木) 18:16:18.20ID:/TrVie8s オプティカルフローで1枚にしてCNNする
か、
複数画像を3D CNNする
か、
といったところなのでしょうか。
か、
複数画像を3D CNNする
か、
といったところなのでしょうか。
101デフォルトの名無しさん
2016/11/09(水) 09:49:10.29ID:wf/Zu1HH 質問です:
画像データを、教師なし学習でクラスタリングしたいと思っています。
機械学習〜>Deep Learningの流れで、
教師なし学習よりも教師あり学習が主流になってきっぽいのですが、
前述のDeep Learningで画像データをクラスタリングするのは、どうやるのでしょうか?
画像データを、教師なし学習でクラスタリングしたいと思っています。
機械学習〜>Deep Learningの流れで、
教師なし学習よりも教師あり学習が主流になってきっぽいのですが、
前述のDeep Learningで画像データをクラスタリングするのは、どうやるのでしょうか?
102デフォルトの名無しさん
2016/11/15(火) 00:17:52.71ID:bRYrTv2m >>101
いろいろあるけど、autoencoder 使って、その後クラスタリングとか
いろいろあるけど、autoencoder 使って、その後クラスタリングとか
103デフォルトの名無しさん
2016/11/15(火) 10:34:44.92ID:CcaCL601 >autoencoder
って、
教師ありなんですか、教師なしなんですか?
自分あるサイトで教師なしだと思ってたら、別サイトだと教師ありとなってたり、
やはり基礎が無いといろいろと難しいですね。
って、
教師ありなんですか、教師なしなんですか?
自分あるサイトで教師なしだと思ってたら、別サイトだと教師ありとなってたり、
やはり基礎が無いといろいろと難しいですね。
104デフォルトの名無しさん
2016/11/15(火) 10:49:52.93ID:um5udia7 それ自動生成した文章?
生成器自作したならすごいね
生成器自作したならすごいね
105デフォルトの名無しさん
2016/11/15(火) 10:52:38.14ID:um5udia7 うお、俺のレスもおかしくなってる
すまんこっちの環境の不具合みたいだ
すまんこっちの環境の不具合みたいだ
106デフォルトの名無しさん
2016/11/15(火) 12:04:25.80ID:qudetMb7 教師ありとも教師なしとも言えるな
107デフォルトの名無しさん
2016/11/15(火) 12:10:47.90ID:CcaCL601 kwsk、kwsk。
実はAutoencoderの教師あり学習サンプルで勉強していたのですが、本当は教師なしのクラスタリングが欲しくて。
それも単なる機械学習のクラスタリングじゃなくて、DNN的にデータ側から分類を発見、みたいな感じで。
実はAutoencoderの教師あり学習サンプルで勉強していたのですが、本当は教師なしのクラスタリングが欲しくて。
それも単なる機械学習のクラスタリングじゃなくて、DNN的にデータ側から分類を発見、みたいな感じで。
108デフォルトの名無しさん
2016/11/16(水) 06:14:50.84ID:jUMw3D1c わかったから本でも買って勉強しなさい
109デフォルトの名無しさん
2016/11/16(水) 08:15:15.47ID:SGzlZFSw だな
もし答えても、その答えだけでは絶対理解できないはず
もし答えても、その答えだけでは絶対理解できないはず
110デフォルトの名無しさん
2016/11/16(水) 08:35:40.48ID:IlsMULFX 本は10冊程度読める状況なうえ、
自費でゼロから作る〜
も買いましたよ。
Kindleのみの本も持ってます。
自費でゼロから作る〜
も買いましたよ。
Kindleのみの本も持ってます。
111デフォルトの名無しさん
2016/11/16(水) 08:56:19.33ID:SGzlZFSw 本から答えを探しなさいよ
それがいい
それがいい
112デフォルトの名無しさん
2016/11/16(水) 10:27:11.75ID:IlsMULFX つ [d] >>111
113デフォルトの名無しさん
2016/12/18(日) 13:59:10.64ID:9UtAQHie これって、高校生の数学程度だと、勉強するのはやっぱりそうとう無理でしょうか?
秋葉原の橋の近くの本屋さんでパラパラめくってみたのですけど、動かすくらいはなんとかなるかもしれない、意味がよくわからないな、と。
やっぱり、大学でコンピュータをちゃんと勉強したような人じゃないと、ディープラーニングって意味がわからないものなのでしょうか?
秋葉原の橋の近くの本屋さんでパラパラめくってみたのですけど、動かすくらいはなんとかなるかもしれない、意味がよくわからないな、と。
やっぱり、大学でコンピュータをちゃんと勉強したような人じゃないと、ディープラーニングって意味がわからないものなのでしょうか?
114デフォルトの名無しさん
2016/12/18(日) 14:41:56.70ID:rXDlfzDr >>113
必要な数学とか統計学も一緒に勉強してしまえばいいと思うよ。
必要な数学とか統計学も一緒に勉強してしまえばいいと思うよ。
115デフォルトの名無しさん
2016/12/18(日) 15:13:46.58ID:Vtv+m8F+116デフォルトの名無しさん
2016/12/18(日) 16:02:26.11ID:ZqV+jY/A >>113
馬鹿でも出来る
馬鹿でも出来る
117デフォルトの名無しさん
2016/12/18(日) 16:18:03.59ID:rXDlfzDr >>115
動かすだけならNVIDIA DIGITSあたりが手軽だと思うよ。
動かすだけならNVIDIA DIGITSあたりが手軽だと思うよ。
118デフォルトの名無しさん
2016/12/18(日) 17:03:17.50ID:UVlvUqtT 意味が分からない方が幸せかもしれない
知ればあまりの制約の多さに、絶望するだろう
期待しているものには全然届かない
知ればあまりの制約の多さに、絶望するだろう
期待しているものには全然届かない
119デフォルトの名無しさん
2016/12/18(日) 17:20:31.96ID:Vtv+m8F+ >>117
そうなんですか。
買ってきて、パラパラ読んでる本だとPythonでやってみようとあるので、使わなくなったパソコンにPythonいれてやってみようとしてます。
専用のハードまで買うのはなかなか難しいですね。
そうなんですか。
買ってきて、パラパラ読んでる本だとPythonでやってみようとあるので、使わなくなったパソコンにPythonいれてやってみようとしてます。
専用のハードまで買うのはなかなか難しいですね。
120デフォルトの名無しさん
2016/12/18(日) 17:50:47.06ID:vNBF0HWF121デフォルトの名無しさん
2016/12/27(火) 07:26:43.41ID:lMgzZnl1122デフォルトの名無しさん
2016/12/27(火) 09:56:31.36ID:6hdNCFW6 だってkerasで凝ったことしようとするとすぐにtheanoが顔出すんだもん
123デフォルトの名無しさん
2016/12/27(火) 10:39:29.16ID:Bf+HgAVn H265の検証→アニメ
VR→アニメ
顔認識→アニメ
画像生成→アニメ
なぜなのか
本当にがっかりする
VR→アニメ
顔認識→アニメ
画像生成→アニメ
なぜなのか
本当にがっかりする
124デフォルトの名無しさん
2016/12/30(金) 18:51:53.97ID:ZgNuhYtJ >>114 石村貞雄・園子の御夫妻が「ディープラーニングのための数学」とか東京書籍より出してくれんかな。
125名無し集中
2016/12/31(土) 05:27:18.79ID:FEv/nVIb >>114
統計やらないといけないというのは
SQLには集合(集合論理、集合演算、述語論理)やらないととおなじなんでは
事典をパラパラめくるのは気づかせられるときあるけど
数学も行列演算だけでよいきがする
統計やらないといけないというのは
SQLには集合(集合論理、集合演算、述語論理)やらないととおなじなんでは
事典をパラパラめくるのは気づかせられるときあるけど
数学も行列演算だけでよいきがする
126デフォルトの名無しさん
2016/12/31(土) 07:23:11.84ID:KFIMAqv2 行列演算よりは線形代数
それよりも最適化数学かな
それよりも最適化数学かな
127名無し集中
2016/12/31(土) 08:04:41.50ID:FEv/nVIb >>126
ヤコビアンやらヘッシヤンやらナブラとかだっけ?
そこらは暗号アルゴリズムがライブラリで実装かつ隠蔽されるみたいにユーザより開発者はきにせんでいいのちゃうかな
MITやStanfordやのサイトのぞくとMLでそこらバリバリでてくるけど
Stanford Prof. Ng のMLのCoursera だとOctaveで行列演算がメイン、 Jacobianや偏微分ちらり、最適化降下アルゴリズムはライブラリ呼び出し
DeepLは必要なってくるのかな
ヤコビアンやらヘッシヤンやらナブラとかだっけ?
そこらは暗号アルゴリズムがライブラリで実装かつ隠蔽されるみたいにユーザより開発者はきにせんでいいのちゃうかな
MITやStanfordやのサイトのぞくとMLでそこらバリバリでてくるけど
Stanford Prof. Ng のMLのCoursera だとOctaveで行列演算がメイン、 Jacobianや偏微分ちらり、最適化降下アルゴリズムはライブラリ呼び出し
DeepLは必要なってくるのかな
128デフォルトの名無しさん
2017/02/21(火) 06:44:15.99ID:cHv/d1eA 2月は卒研で何も出来ない
3月締め切りのいい会議ないものか
3月締め切りのいい会議ないものか
129デフォルトの名無しさん
2017/02/22(水) 10:55:57.14ID:DJHoee+2 CNNしようとすると、フィルタの可視化とかしたいので、やはりRGB(BGR)ですよね。
それだと3バイト。
しかしながら、画像に4方向(上下左右)を持たせたいのですが、どうするのでしょうか。
それだと3バイト。
しかしながら、画像に4方向(上下左右)を持たせたいのですが、どうするのでしょうか。
130デフォルトの名無しさん
2017/02/26(日) 18:02:09.76ID:jXsMNIOT131デフォルトの名無しさん
2017/02/27(月) 09:52:47.98ID:pdxlWRuM132デフォルトの名無しさん
2017/02/27(月) 11:44:45.34ID:u4jqLtHp >>130
1組の4枚の画像をそれぞれ別のCNNに送り込んで出力層で加算して
softmax関数を通す方が取り扱いが楽だと思う。
>>131
16バイト画像形式可視化をコーディングできないならCNN出力合成も無理かな?
それなら4方向の画像を2x2に並べた1枚の画像で学習させればよい。
機械学習スレに学習した画像を可視化する記事がある。
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1487433222/19
1組の4枚の画像をそれぞれ別のCNNに送り込んで出力層で加算して
softmax関数を通す方が取り扱いが楽だと思う。
>>131
16バイト画像形式可視化をコーディングできないならCNN出力合成も無理かな?
それなら4方向の画像を2x2に並べた1枚の画像で学習させればよい。
機械学習スレに学習した画像を可視化する記事がある。
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1487433222/19
133デフォルトの名無しさん
2017/02/27(月) 13:26:59.27ID:pdxlWRuM >>130
>1組の4枚の画像をそれぞれ別のCNN softmax関数を通す
そういったことが実現可能なんですね。
それがやりたいことです。
>可視化をコーディングできないなら
C++とかならいつもやってますが、
実は、M(ry、とかでやってるので、
専用関数を使うのですがその中身を見るとゴリゴリで、
慣れてなくてw
>記事
読んでみます。
>1組の4枚の画像をそれぞれ別のCNN softmax関数を通す
そういったことが実現可能なんですね。
それがやりたいことです。
>可視化をコーディングできないなら
C++とかならいつもやってますが、
実は、M(ry、とかでやってるので、
専用関数を使うのですがその中身を見るとゴリゴリで、
慣れてなくてw
>記事
読んでみます。
134デフォルトの名無しさん
2017/02/28(火) 09:16:26.43ID:h7EYgDvk >>130
>4方向の画像を2x2に並べた1枚の画像で学習させればよい
読み直したら、さらにこういう方法もあるですね。
CNNだから、画像間の関連は捨てられないものと思っていたのですが、
同じ形式で4枚並べるのはアリなんですね。
有効な解決策が2つ(以上)あるところが、NN的というか、おもしろいですね。
>4方向の画像を2x2に並べた1枚の画像で学習させればよい
読み直したら、さらにこういう方法もあるですね。
CNNだから、画像間の関連は捨てられないものと思っていたのですが、
同じ形式で4枚並べるのはアリなんですね。
有効な解決策が2つ(以上)あるところが、NN的というか、おもしろいですね。
135129=133=134
2017/02/28(火) 09:22:58.65ID:h7EYgDvk136デフォルトの名無しさん
2017/03/04(土) 12:29:25.59ID:GRvQ2lmz 昨日プライムニュース(BSフジ)でなんかやってたけど
深層学習ってそんなにすごいの?
深層学習ってそんなにすごいの?
137デフォルトの名無しさん
2017/03/04(土) 12:34:37.92ID:Mcbf6guf 必殺!ディープラーーニング!!
138デフォルトの名無しさん
2017/03/04(土) 12:35:51.65ID:GRvQ2lmz 予算どり
139デフォルトの名無しさん
2017/04/04(火) 23:40:44.33ID:d4Y6801f Openmpのoffloadingでgpu計算出来るならcupyもtensorflowもいらなくね
140デフォルトの名無しさん
2017/05/02(火) 09:39:55.25ID:lmunJWcI >音楽より画像処理の方が凄いな。ディープラーニングで画像補完。
フォトショでCG加工や写真補正をチマチマやる必要のないレベルに来てる。
そのうちディープラーニングで自動作曲とか出てきそう。
画像を塗りつぶした部分に一瞬で自然な画像を補完する技術を早稲田大学の研究者が開発
http://gigazine.net/news/20170501-globally-locally-consistent-image-completion/
フォトショでCG加工や写真補正をチマチマやる必要のないレベルに来てる。
そのうちディープラーニングで自動作曲とか出てきそう。
画像を塗りつぶした部分に一瞬で自然な画像を補完する技術を早稲田大学の研究者が開発
http://gigazine.net/news/20170501-globally-locally-consistent-image-completion/
141デフォルトの名無しさん
2017/05/02(火) 09:51:19.76ID:C+px5Qy2 Windows7 Pro 64bitでtensorflow-gpuインストールしてるんだけど、
GPUはGeforce750ti&Geforce1080tiで、以下のようにインストールして、
1.ディスプレイドライバインストール
2.Visual C++ 2015再頒布可能パッケージインストール
3.CUDA 8.0インストール
4.CUDnn V5.1インストール
5.Anaconda3(python 3.5.2)インストール
6.tensorflow用の環境作成
7.tensorflow環境をあくティベーとしてtensorflow.orgのインストール手順に従いtensorflow-gpuをインストール
pythonを起動して
>>>import tensorflow as tf
ってやっても、プロンプトが帰ってくるだけでCUDAのモジュールがロードされない。
通常は、
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library cublas64_80.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library cudnn64_5.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library cufft64_80.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library nvcuda.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library curand64_80.dll locally
て出るはずなんだけど何が原因だかわかりますか?
GPUはGeforce750ti&Geforce1080tiで、以下のようにインストールして、
1.ディスプレイドライバインストール
2.Visual C++ 2015再頒布可能パッケージインストール
3.CUDA 8.0インストール
4.CUDnn V5.1インストール
5.Anaconda3(python 3.5.2)インストール
6.tensorflow用の環境作成
7.tensorflow環境をあくティベーとしてtensorflow.orgのインストール手順に従いtensorflow-gpuをインストール
pythonを起動して
>>>import tensorflow as tf
ってやっても、プロンプトが帰ってくるだけでCUDAのモジュールがロードされない。
通常は、
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library cublas64_80.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library cudnn64_5.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library cufft64_80.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library nvcuda.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library curand64_80.dll locally
て出るはずなんだけど何が原因だかわかりますか?
142デフォルトの名無しさん
2017/05/02(火) 09:59:01.87ID:C+px5Qy2 どの作業でもエラーは出ておらず、nvidia-smiでみてもGPUは認識されてるし何が悪いのかわからない。。。
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 381.89 Driver Version: 381.89 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name TCC/WDDM | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce GTX 750 Ti WDDM | 0000:01:00.0 On | N/A |
| 26% 40C P0 1W / 38W | 127MiB / 2048MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 GeForce GTX 108... WDDM | 0000:02:00.0 Off | N/A |
| 23% 30C P8 9W / 250W | 121MiB / 11264MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 4668 C+G ...x86)\Google\Chrome\Application\chrome.exe N/A |
+-----------------------------------------------------------------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 381.89 Driver Version: 381.89 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name TCC/WDDM | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce GTX 750 Ti WDDM | 0000:01:00.0 On | N/A |
| 26% 40C P0 1W / 38W | 127MiB / 2048MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 GeForce GTX 108... WDDM | 0000:02:00.0 Off | N/A |
| 23% 30C P8 9W / 250W | 121MiB / 11264MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 4668 C+G ...x86)\Google\Chrome\Application\chrome.exe N/A |
+-----------------------------------------------------------------------------+
143デフォルトの名無しさん
2017/05/02(火) 10:58:06.59ID:C+px5Qy2 chainerでtrain_mnist.pyを実行すると、CUDAがないとか言われるからCUDAが見えないんだと思うけどPATHも通ってるし何が悪いのかわからない。。。
144デフォルトの名無しさん
2017/06/20(火) 23:20:03.08ID:npFSqpur 【DNN】グーグル子会社、深層学習より高い予測性能を実現 [無断転載禁止](c)2ch.net
ttp://egg.2ch.net/test/read.cgi/bizplus/1497919282/
ttp://egg.2ch.net/test/read.cgi/bizplus/1497919282/
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