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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。

Anaconda

Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

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

1回答

1055閲覧

(mnist)訓練で得たニューロンで数字を画像生成させたい。

ponponn

総合スコア2

Keras

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投稿2020/09/02 15:24

訓練で得たニューロンが最も「1」である数字を生成させたい。

tensorflow,keras,mnistを使い勉強中の初心者です。
mnistをtensorflowで動かすことはできました。
ここで訓練で得たニューロンからgoogleの猫のように画像を生成したいのですがどこにどのようなコーディングが必要でしょうか?
調べもって実践中ですが詰まりましたので質問させていただきます。
よろしくお願いします。

import tensorflow as tf import datetime mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax) ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) log_dir="logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M") tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1) model.fit(x=x_train, y=y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[tensorboard_callback]) model.evaluate(x_test, y_test)

環境

Anaconda3
python3.7.7
tensorflow2.3.0
keras2.4.0

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回答1

0

分類と生成は基本的には異なる技術だとお考え下さい。

ニューラルネットワークを使って数字を10個に分類した場合、数字画像の一部を見て判断した可能性があります。一般的には一部の情報から全体を復元するには、他の情報なしには復元できません。

それはそれとして、例えばCNNのようにフィルタを用いる場合、全結合層の直前のフィルタが結果的に今回求めたい平均的な画像になっている場合があります。まずは今のモデルをCNNに拡張するのが良いと思います。

投稿2020/09/05 02:59

yymmt

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