深層学習

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    異なるDNN構成のweightが通用できるのでしょうか？！

    <<Keras Documentation >> https://keras.io/ja/models/about-keras-models/ の中に下記の記述がありまして ...................................................... model.load_weights(filepath, by_name=

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      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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      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。

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    teratailが15時間前に アップデート

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    DNNのflatten操作について

    DNN形成において、本当にflatten操作が存在するのでしょうか。 絵では確かに四角の枠で一枚一枚のmapなどを表していますが、 それは人間の感覚に合わせるために描いただけで、メモリ上ではこれらのmap組は 「天然的に」flat(1D-array)になっているはずだと思いますけれども。。。 なので、『flatten』という処理は本当に存在するのでしょう

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    teratailが2日前に アップデート

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    DNNにおいてmapとfilter係数セットの対応関係について

    以下はこれまでの理解です。 DNNにおいてmapの生成とfilter係数セットの対応関係について ある入力画像(or map)Xに対して同一filter係数のセット(3×3)： F1= w1,w2,w3 w4,w5,w6 w7,w8,w9 で新たに一つのmap1を生成します。 上記Xに対して別のfilter係数のセット(3×3)： F2= w10,w11

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      Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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    leilei leilei 6日前に コメント

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    事前学習済みネットワークを2つ使ってマルチスケールのネットワークの作成は可能か？

    Alexnetやcaffenet等の事前学習済みのネットワークを2つ並列に繋いで， 入力チャネルが2つのマルチスケールのネットワークを作成することは可能でしょうか？ 根本的に間違った質問をしていたらすいません． 開発環境はUbuntu14.04上でcaffeを使用しています． 宜しくお願い

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      Ubuntuは、Debian GNU/Linuxを基盤としたフリーのオペレーティングシステムです。

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    teratailが1週間前に アップデート

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    機械学習による波形の合否判定

    オシロスコープの波形を機械学習を使って合否判定したいです。初心者でどうすればいいのかイメージが沸かないので質問させていただきました。 ・波形はwebカメラでオシロの画面を映して判定するのか、それとも取り込んだ画像を見るのか、または、csvとして数値で取り込んだものを見るのがいいのでしょうか？ ・教師あり学習として正解・不正解を学習させるのが一番いいやり方

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      OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

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    uwama uwama 2週間前に コメント

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    DNNについてこの考え方が正しいかどうか

    例えば文字Aを認識しようとします。 訓練の時Aが画像のどこにも現れる可能性があるとします(Aの位置が不定)。 このような場合でも、繰り返し繰り返しpooling(down sampling)によって異なるpixel同士が結局皆近傍関係を持つことになるので、 本番TEST時にAがどこに現れても、認識・検出できるということですね？ 宜しくお願いします。

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    IS.SEKI IS.SEKI 3週間前に コメント

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    alexnetの転移学習，pram shapeのエラーについて

    alexnetの転移学習を試みています． フレームワークはcaffe，転移学習に使用しているデータセットはcaltech101です． caltech101の内2クラス分だけを使用しleveldbファイルを作成し（サイズは256です）， train_val.prototxt，solver.prototxt，deploy.prototxtを書き換えて転移学習

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    katherine katherine 3週間前に 回答

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    ILSVRC2012データセットで学習済みのリファレンスモデルを取得できない

    下記サイトを参考にcaffeで画像分類を試みています． Caffeで手軽に画像分類 https://techblog.yahoo.co.jp/programming/caffe-intro/ 最初のILSVRC2012データセットで学習済みのリファレンスモデルを取得する段階で躓いています． caffe>data>ilsvrcのディレクトリ上で

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    katherine katherine 4週間前に 回答

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    ChainerRLのact_and_trainメソッドでエラー

    前提・実現したいこと Chainerを使ってオセロの棋譜を学習させたCNNを、今度はChainerRLのREINFORCEアルゴリズムを使って強化学習させようとしています。 しかし、掲載したコードを実行すると、agent.act_and_trainに呼ばれるmodel(Classifierでラップされている)で TypeError: call() miss

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      Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

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    ShionHonda ShionHonda 4週間前に 回答

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    Theanoとlasagneにを使ったニューラルネットワークの構成についてです

    Theanoとlasagneを使ってニューラルネットワークを構築しているのですが、BatchNormを使うとエラーが出ます。 まず構築部分のコードは以下のようにしています。 from lasagne.layers import batch_norm l_in = lasagne.layers.InputLayer( shape=(N

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    teratailが1ヶ月前に アップデート

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    数時間重いプログラムを回し続けることによるCPUへの負荷などはあるでしょうか？

    Pythonのディープラーニング系のライブラリを動かしているのですが、現在macOSのPCしか無いため長い時間をかけてCPUで回しています。 使っているパソコンはimac2017モデルで、温度やファンは以下のような状態です。 --- CPU Stats --- CPU temp: 59.19°C --- Fa

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    Hayato1201 Hayato1201 1ヶ月前に コメント

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    DNNで画像ポーズの補正をやりたいですが

    お久しぶりです。 画像中の某特定の対象物の向きや位置がランダム的であるため、標準向きに直したいのです。 さらに直した標準向きの画像は対象物のbounding boxと同じサイズで出力したいです。 そのために 対象物の位置と向きがさまざまである写真とその標準ポーズ/サイズの写真をセットにして　某DNNに学習させますし DNNの出力は対象物の向きと位置が補正

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    teratailが1ヶ月前に アップデート

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    ディープラーニングのライブラリの選択

    前提・実現したいこと 人工知能による画像認識をしたいと思いディープラーニングについて最近勉強をし始めました。 ゼロから作るDeep Learningという本を読み終わり、次にライブラリを利用して画像認識をしてみたいと思ったのですが、Chainerなどたくさん種類がありどのライブラリを利用すればいいのかがわかりません。そこで、おすすめのライブラリを教えていた

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    R.Shigemori R.Shigemori 1ヶ月前に ベストアンサー

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    同じディレクトリ、同じファイルから同じモジュールをインポートしているのにエラーが出ます。。。

    こちらのプログラム https://github.com/jakesnell/prototypical-networks を実行しようとしています。prototypical-networks-masterのディレクトリから、こちらのサイトに書かれているように、 python setup.py develop を実行してから python scri

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    Hayato1201 Hayato1201 1ヶ月前に コメント

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    機械学習のiteration = step ?

    機械学習の初心者です。 この掲示板の他の記事からしますと 機械学習のiteration と step とは同じ概念みたいですけれども、これはどういう事でしょうか。 言葉としてiterationは繰り返しでstepと全然違うような感じですね。 それからNN学習の基本原理からすれば、 一つのinputサンプルに対してNNの係数最適化計算(更新)を行い

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    rtr1950x rtr1950x 1ヶ月前に 回答

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    強化学習のon-policyとoff-policyについてです。

    強化学習にはon-policyとoff-policyがあり、方策を直接最適化するのがon-policyだ、といった様な記述がありますがこれは具体的にどういう事でしょうか？ 例えば、DQNなどでQ学習を行う際には、まずエージェントがランダムに行動し、そこでサンプリングされた状態と行動のサンプルを用いてモデルを学習させていきますが、policy gradient

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    Hayato1201 Hayato1201 1ヶ月前に コメント

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    プレ学習のモデル使用時にinput_shapeがモデルごとに異なるのはなぜでしょうか？

    Kerasの公式HPを見ていて、疑問に思ったことがあります。 プレ学習させてあるモデルを用いる際、 input_shapeの最低値がモデルごとに異なるのはなぜでしょうか？ 例) ○VGG16はwidthとheightは48以上必要 ○ResNet50はwidthとheightは197以上必要 よろしくお願いします。

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    teratailが2ヶ月前に アップデート

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    CNNにおける学習画像と推論(TEST)時の画像とのサイズ不一致問題

    皆さん　お世話になっております。 DLの聖殿の回りを彷徨ってまいりました。 最近入口を見つけて一歩中へ踏み出しようとしたが、 すぐさま扉にぶつかって、頭がまた痛くなりました。 例えば　YOLOというやつ。 訓練時の学習画像とTESTの画像のサイズ同じだと感じております。 こりゃ不思議だなと。 学習画像はobjectのサイズに沿って四角にクリップした画

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    oookabe oookabe 2ヶ月前に コメント

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    以下の様な,kerasを用いた半教師あり学習のモデルについてです。

    VAEを用いた半教師あり学習のモデルで以下の様な物があります。 https://github.com/bjlkeng/sandbox/blob/master/notebooks/vae-semi_supervised_learning/vae-m2-fit-mnist.ipynb 以上のサイトでそれが実装されています。 In[17]の、 h

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    teratailが2ヶ月前に アップデート

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    CNN・NDD 訓練プロセスに関する初歩的な質問

    御免なさい、 『初歩的な質問』と言っても、相当難しいかも知れません。 まず、学習画像サンプルの分割に関する確認事項２件： １．L個の学習画像サンプルをM個のbatchに分割: 1 batchに N = L/M 個画像がある。 ２．さらに、１batchをP個のmini-batchに分割----この時：Pは "Subdivision"と呼ぶ ? です

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    leilei leilei 3週間前に ベストアンサー
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