AI

CNN

畳み込み層の役割:画像フィルタという機能

畳込みとは? This is easy to understand convolution.

プーリング:入力信号をぼかすことで,情報の位置ずれに対する頑強さを強めることにあります.

「全結合層」と「畳み込み層」:違う

model.summary()–Param # (How to calculate it ?)

Deep Neural Network

伝達関数(活性化関数)(シグモイド関数など)

人工ニューロンの挙動は,重みとしきい値を変更することで変化することがわかります.逆に,人工ニューロンにある挙動をさせたいのであれば,その挙動に対応する重みとしきい値を決定する必要があります.つまり人工ニューロンにおける学習とは,重みやしきい値を適切に決定するための手続きを意味します1)

  • シグモイド関数:二値分類
  • ソフトマックス関数:多クラス分類

バックプロパゲーション:重みとしきい値の調節方法->誤差の消失問題

1)機械学習と深層学習-Pythonによるシミュレーション

MLP(多層パーセプトロン:multilayer perceptron) <- disadvantage 1次元配列で扱う.

過学習:過学習を防ぐ技術として、「正則化」「ドロップアウト」「K分割交差検証

正則化:ノルム(回帰,誤差関数,)

train loss と test loss が学習時に乖離していくことを過学習と呼び、深刻な過学習ほどそれらの学習曲線は乖離していくことになります。

PythonとKerasによるディープラーニング

Python3.5.5+TFGPU1.10(2019.Aug..16) <- This works very good.

The webpage address of github code is printed here.

3D ShapeNets

Pointnet

ply converted to hdf5

Tensorboard

Keras

SequentialモデルでKerasを始めてみよう

KerasのモデルはNumpy配列として入力データとラベルデータから訓練します.

Sequential (modeling) <-層を積み重ねたもの

add (adding layers)

compile (optimizer)

Adam

fit (Training) <-モデルを訓練するときは,いっぱんにfit関数を使う.

evaluate (evaluation)

Keras Sumo Wrestler 相撲

Tensorflow

Optimizer

tensorflow/models

tensorflowで画像認識

Below data is good.

https://github.com/tensorflow/models

Custom Vision Service

Custom Vision Serviceを使ってみた

Caffe

Ubuntu Installation

学習モデル 分類器

Edge Computing

jetson TX1

特徴量エンジニアリング