深層学習

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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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      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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    Hayato1201 Hayato1201 4日前に 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 5日前に 回答

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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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      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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    teratailが2週間前に 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週間前に 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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      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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    teratailが2週間前に 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 2週間前に コメント

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    "Deep Learning"　に対する再考

    世の中のDeep Learning宣伝によって、 自分にはDL(等価的ではないが、以下CNN/DNNと称します)に対する『過大視』のようのものがありました。 今になってようやく下記の幾つかの点について気付いたのです。 この分野に関心のある方、どんなご意見でも宜しいので、ご批判やコメントを承りたいと思います。 "当たり前や,どうじて最初から分からなかったの

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    mkgrei mkgrei 2週間前に コメント

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    CNNの各層のneuron数(ノード数)と層数と訓練画像の関係

    今晩は DNNをある程度知りたいため、最近時間がある時に懸命に勉強しましたが、 やはり、設計の基本はまだ分かっていない感じです。 まず現在自分の認識が正しいかどうか確認したいのです。 ①　CNNの各層(feature map, pooling map )のノード数は入力画像の幅と縦に正比例だと考えば良い ②　CNNの層の数は基本は入力画像の幅

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    tachikoma tachikoma 3週間前に 回答

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    YOLO(YOLOv3)とDarknetの関係？

    お世話になっております。 自分の感覚としてDarknetはTensorFlowのようなLIBの立場で、 YOLO(YOLOv3)はそのLIBを利用するアプリケーションだと思いますが、 どうも、YOLO(YOLOv3)に関する独立なソースコードはないようですね。 それはDarknetのソースコードと混在されているのでしょうか。 Darknetのソースコ

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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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      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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    teratailが3週間前に アップデート

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    CVAEを使った半教師あり学習のプログラムについてです。

    http://ralo23.hatenablog.com/entry/2016/08/26/163556 以上のサイトで紹介している手法、プログラムについてです。 https://github.com/rarilurelo/keras-VAE/blob/master/training_m2.pyこちらのソースでm2モデルのトレーニングを行なっていますが、これ

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    Hayato1201 Hayato1201 3週間前に コメント

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    kerasの学習開始時に以下の様な長いエラーが出たのですが。。。

    kerasでCVAEというAEの一種のモデルを作って、いざ学習させようというところで以下の様なエラーが一気に出てきました。モデルはfanctional APIで書いていきました。まずエラーの意味が分からず困っています。。以下のエラーの文からある程度どの実装のどこに問題があったか判断できますでしょうか？Epoch 1/10という様に学習が始まるところまでいきエ

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    Hayato1201 Hayato1201 3週間前に 質問を編集

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    「End-to-end training」 とは？

    DNN分野では「End-to-end training」という言葉がよく出てきますが、 公式的な解釈はなく、個別な解釈を読んでも、分かるような分からないような気分です。 原因は恐らく反対の概念「End-to-endではないtraining」は何ですか というのは分かっていないためかなと思います。 どなたかご解釈いただけませんか。

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    leilei leilei 3週間前に コメント

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    CNN+DNN分類策略について

    例えば、 {キャベツ、トマト、牛蒡、胡瓜、西瓜、ネギ、玉ネギ、、、}を野菜とし {メロン、林檎、砂糖キビ、ナツメ、キウイフルーツ }を果物とします。 このような分類は視覚上全然類似性のないobjectを人間の概念による強引に分類されちゃうのです。 CNN+DNNなら、勿論このような強引さに対応できるのですが、分類精度と安定性を考えたら、やはり視覚的に近い

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    oookabe oookabe 3週間前に コメント

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    YOLO の "Dimension Cluster" と "Non-Maximum Suppress...

    最近YOLO(V2)に惚れてますが、 下記の２つのキーテクニックに理解できていないので、ご説明頂ければ幸いです。 Q1: bounding boxに対する"Dimension Cluster"を行うそうですが、 具体的にどのようにやって、どんな量を得ようとするのでしょうか? 例えば、訓練画像の平均bounding boxの高さと幅でしょうか。それとも

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    leilei leilei 3週間前に 質問を編集

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    WEBページに表示されている車の追跡やキーポイントマッチングの動画について

    WEBで画像を動的に認識(車の追跡)や特徴点マッチングの様子(効果)のデモ動画は どうやって作成されたのでしょうか。 Q１．サーバー側或いはWEBを閲覧する人のPC上で、 車を追跡(あるいは、特徴点をマッチング)するプログラムを実行しながら表示されたのですか。 それとも、 Q２．事前に車追跡プログラムや特徴点マッチングプログラムを実行して、

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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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    IS.SEKI IS.SEKI 4週間前に 質問を編集

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    強化学習（深層強化学習）のrewardの変化についてです。（keras-rl使用）

    強化学習で解くための環境を自作してそれをDQNのフレームワーク（keras-rl)を用いてrewardの変化を見て行っているのですが、それについて質問です。 エピソードごとのrewardをグラフにするとだいたいいつも以下の様になります。 毎回序盤で一気に下がってその後上がるといった形になります。ここで下がっているポイントはkeras-rlでいう、

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    Hayato1201 Hayato1201 4週間前に コメント

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    強化学習のValued-BasedとPolicy-Basedについてです。

    Valued-BasedとPolicy-Based、これらのアルゴリズム的違いは分かるのですが、どの様にしてこれらを使い分ければ良いでしょう？こういった問題を解きたい時にはValued-Basedで、この様な時はPolicy-Based、だ、といったものはあるのでしょうか？Valued-BasedであるQ学習のQをニューラルネットワークで同定するDQN、Po

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    Hayato1201 Hayato1201 4週間前に コメント

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    DNNの基本設計法に関する質問

    自分当初想像していたのは既存の有名DNNを少々弄ってなんとかなるという事ですが、 やはり違いますね。 ①　基本は訓練画像の内容が異なるなら、DNNの構成も全然違う事になるし、 ②　訓練画像の内容が同じであっても、カテゴリの割合が違えば、DNNの構成も全然違う事になる可能性が高い。 上記２点は私の現在の認識ですが、正しいかどうか、ご指摘くださいませ。

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    oookabe oookabe 4週間前に コメント

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    kerasのfunctionalAPIについてです。

    kerasで以下の様なモデルをfunctionalAPIで表現したいです。 x_branch = Sequential() x_branch.add(Dense(self.hid_dim, input_dim=self.in_dim)) x_branch.add(BatchNormalization()) x_branch.add(Activation(

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    Hayato1201 Hayato1201 1ヶ月前に ベストアンサー

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    Kerasでファインチューニング

    前提・実現したいこと 画像分類モデルを作成しています。 その際、Kerasでファインチューニングに挑戦しています。 InceptionやInceptionResNetV2のファインチューニングをしたいです。 VGG16とVGG19でのファインチューニングは実行できております。 発生している問題・エラーメッセージ Kerasの公式リファレンスにて、こ

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      MVCモデルの一部であるModelはアプリケーションで扱うデータとその動作を管理するために扱います。

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    mkgrei mkgrei 1ヶ月前に コメント
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