その他

つづき ４．パラメータを変えたときの正解率 （１）フィルタ数 　　codExaのテキストでは３２となっていた。他に６４，９６とした時の正解率は下記のとおりである。 　フィルタ数に比例している訳ではない。（２）以降はフィル … 続きを読む 【機械学習】画像認識の試行錯誤（３）

つづき ３．基本形のコーディング例 　　Jupyter Notebookを使ったコーディング例は、下記のとおりである。 ３．１　モデルのタイプ指定からプール層まで 　　　主なパラメータは下記の４ケである。 （１）フィルタ … 続きを読む 【機械学習】画像認識の試行錯誤（２）

　ニューラルネットワークを使った画像認識を行い、色々なパラメータで 正解率がどのように変わるのか試してみた。   １．背景 　機械学習では、codExaさんに大変お世話になりました（無料講座）。 そこに下記の有 … 続きを読む 【機械学習】画像認識の試行錯誤（１）

機械学習を分かりやすく勉強するには、色々な方法がありそうである。今回は、 下記の無料動画で勉強した。とても分かりやすかった。ありがとうございました。 ・ｃｏｄＥｘａ 下記の４つを勉強した。自分はJupyter Noteb … 続きを読む 【機械学習】入門

つづき ２．Pythonのプログラミング （１）下図のようにNewのメニューからFolderをクリックして、作業用のフォルダを作成する。 （２）作成したフォルダ（下図はworkspace）をクリックし、下図のようにNew … 続きを読む 【機械学習】Jupyter Notebookが使いやすい（２／Ｅ）

 ディープラーニングは機械学習の一分野であるので、順序が逆だが機械学習を 勉強することにした。その際に、Jupyter Notebookが使いやすいので、メモして 置くことにした。 １．起動 （１）ANACONDAから起 … 続きを読む 【機械学習】Jupyter Notebookが使いやすい（１）

　描画編集ソフトは、いつもGIMPを使っていた。しかし、ネットワーク図のようなものを 描く場合には、少し使いにくい。特に円を整列させるのに手間がかかる。 そこで、Draw.ioを試してみたら、とても使い易かった。 下記の … 続きを読む ドローソフトDraw.ioが便利である

　Pythonでもオブジェクト指向プログラミングが出てくるが、今一つ理解できていない。 現役でプログラミングしていた頃は、FORTRAN77とその類似言語だった。 その為、手続き型プログラミングに比べて何が良いのか今も良 … 続きを読む オブジェクト指向プログラミング

　ディープラーニングは難しいが、基礎的な仕組みを理解するのは 下記の本が大変役に立ちました。ありがとうございます。 １）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 プログラ … 続きを読む ディープラーニングとPython

　少しディープラーニングに興味が湧いたので、現在のPCにディープラーニングの 開発環境を作る事にした。もちろん本格的な開発は目的ではない。あくまで、 ”ディープラーニングがどんなものか？”を知るためのものである。 下記の … 続きを読む Windows10ディープラーニング開発環境