5. 2012: Deep Learningブームの幕開け ● 化合物の活性予測コンペでDeep Learningベースの手法が勝利 ○ ドメイン知識を使わず、活性予測の素人が優勝 ● Youtubeの動画を元に、”猫に反応するニューロン”を獲得 ○ 画像からの特徴抽出の自動化…従来は人間のドメイン知識に基づいて設計 ○ 2000台のマシンで1週間かけて10億パラメータを学習 ○ 猫、人といった概念を教えずに(!)それらの概念を獲得 人の顔 (左)、猫の顔(右)によく反応するニューロンの可視化 Merck Competition Challenge http://blog.kaggle.com/2012/10/31/merck-competition-results-deep-nn-and-gpus-come-out-to-play/ “Building High-level Featur
この記事はトレタ Advent Calendar 2016の22日目です。 21日目はswdhの ActiveRecordオブジェクトを関連ごとシリアライズしてデシリアライズするでした。 スナップショット的にその時点のモデルを関連モデル含めて保存したい、っていう要望はBtoBやってると結構遭遇しますね。テーブルをちゃんと正規化すればするほど難しくなるやつなのでgem化されてるとありがたいです。 さて、この記事ではゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読んでpythonに入門するところから初めてニューラルネットワークを実際に実装して見た所感を記述します。平たく言えば読書感想文です。 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: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2
pythonの公式ドキュメントはどうにも不自由な日本語なのでまとめ直しあわせて読みたい:LoggingモジュールのイメージLoggerオブジェクトloggerオブジェクトを各モジュールに明示する( logging.getLogger("hogehoge") )ことで、ログを収集する。loggerは名前で管理され、違うモジュールでも同じ名前を指定すると同じloggerになる。木構造loggerは階層構造を持ち、名前をピリオドで分割することで表現する。Python パッケージ名前空間におけるモジュール名は __name__ で取得できるので、logging.getLogger(__name__)を使ってlo... 学習 自然な受け答えを行う日本語のデータセットということで、ask.fmをクロールしたデータを用いる。 ask.fmのディレクトリは”ask.fm/アカウント名”のようになっていて、
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを
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