作って試そう! ディープラーニング工作室

「作って試そう! ディープラーニング工作室」の連載記事一覧です。

作って試そう! ディープラーニング工作室:

オートエンコーダーの活用例の一つである異常検知を、MNISTの手書き数字を例に体験してみましょう。

【かわさきしんじ , Deep Insider編集部】()
作って試そう! ディープラーニング工作室:

GPUを使えるようにGoogle Colabを設定し、PyTorchからGPUを使って畳み込みオートエンコーダーの学習を高速化してみましょう。

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PyTorchが提供するConv2dクラスとConvTranspose2dクラスを利用して、畳み込みオートエンコーダーを作成してみましょう。

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CIFAR-10の画像データのエンコード/デコードをうまく行うために、圧縮後の次元数とエポック数を変化させながら学習させてみましょう。

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画像生成の手始めとして「オートエンコーダー」と呼ばれるニューラルネットワークを作って、MNISTの手書き数字を入力して、復元してみましょう。

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RNNクラスがどのような処理をしているのかを、自分だけのRNNクラスを定義しながら、見ていくことにします。

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RNNを見ていくその手始めとして、サイン波のグラフを構成する値から、連続するデータの次の値が何かを推測したり、その推測値を基にグラフをプロットしたりしてみます。

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ニューラルネットワークを使って学習や評価を行うコードを関数にまとめてみます。また、データセットを学習に使うものと精度評価に使うものに分割する方法、学習結果のグラフ化、過学習の抑制などについても簡単に見てみましょう。

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CNNによる画像認識ではどんなふうに処理が進むのかを、実際に手を動かしながら確認していきましょう。

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画像認識などでよく使われるCNN(畳み込みニューラルネットワーク)ではどんなことが行われているのでしょう。図を見ながら、CNNの基本を理解しましょう。

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より高度なニューラルネットワークの作成に移る前に、これまでの知識を使って、MNISTの手書き数字を認識するプログラムを作ってみます。

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PyTorchが提供するLinearクラスの簡易版を作りながら、全結合型のニューラルネットワークで何が行われるのかを見ていきます。

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シンプルな関数をニューラルネットワークに見立てて、その係数を学習させながら、その過程でどんなことが行われているかを見ていきます。

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あやめの品種を推測するニューラルネットワーククラスの動作を確認しながら、その内部でどんな処理が行われているのかを見ていきましょう。

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前回のコードを基に、データセットと多次元配列、データセットを分割する意味、出力層に3つのノードを持たせた場合のあやめの分類などについて取り上げます。

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あやめの品種を推測するニューラルネットワークを作りながら、データセットの準備、ニューラルネットワークの定義、学習とテストまでの手順を駆け足で見てみましょう。

【かわさきしんじ , Deep Insider編集部】()
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実際にコードを書きながら「人工知能/機械学習/ディープラーニング」を学んでいこう。まずはその概要とそのために便利に使えるGoogle Colabを紹介。

【かわさきしんじ , Deep Insider編集部】()

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