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Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

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論文実装初心者です。Tensorflowによる論文実装の学習方法について

Mimi33mimi

総合スコア3

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/08/27 23:25

##わからないこと
現在、機械学習の独学を目指しています(聞く相手が対面ではいません)。自分で何か論文のコードを実装しようと思った時に、例えばtf.reduce_sum()やtf.one_hot()など様々な関数が出てきます。論文の数式から疑似コード、疑似コードから実際のコードにするにはどのような学習法がよいでしょうか。今のところ、様々なサイト様のコードを写経していますが、「なぜ論文の数式がこのコードになるのか」という肝心な部分が理解できません。数式とコードを結びつける学習方法を教えてくださると幸いです。
自分では、「どのようなライブラリを使うとAI作成ができるか」などの解答は見つかりましたが、それよりも後の段階の「数式や疑似コードをTensorflowの関数を使ってコードにする」という部分の学習方法が見つけられませんでした。

たとえば、VQ-VAEの実装をしようと思った時に、エンコードしたものとコードブックの距離を取って一番近い部分を見つける数式の
https://github.com/deepmind/sonnet/blob/master/sonnet/python/modules/nets/vqvae.py)より引用

python

1 distances = (tf.reduce_sum(flat_inputs**2, 1, keepdims=True) 2 - 2 * tf.matmul(flat_inputs, self._w) 3 + tf.reduce_sum(self._w ** 2, 0, keepdims=True)) 4 5##中略 6 7 def quantize(self, indices): 8 w = tf.transpose(self.vectors, [1, 0]) 9 return tf.nn.embedding_lookup(w, indices)

の部分では、tensorflow内の様々なモジュールを使っていますが、頭の中で公式とコードが結び付きません。

##質問の本題

どのような論文を写経すればいいのか、このようなテンソル自体の変形・演算はどのようにすればよいかなどのおすすめな特訓方法はなにかありますでしょうか(例えば「数式→Tensorflowの100本ノック」のようなものや実装の練習に適した論文のようなもの)。
いつも質問する側ばかりになって申し訳ありません。よろしくおねがいします。

##現時点の習熟度
Tensorflow 2.0の公式ホームページの画像関係のチュートリアルを終えた。解答を教えてもらいながら、自分でDCGANを実装してある程度形になるものができた(まともな画像は出来ていません)。既存のコードさえあればResnetやArcFaceなどのモデルを組むことはできるが、Tensorflowで書かれた既存のコードがないと何もできない。最終的な目標は論文に書かれている数式・疑似コードからJupyter notebookで簡単な実装を自力でできるようになることです。

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