ゆるふわめも

東京か京都にいます。

機械学習

pythonでstacked LSTMを使った分類問題を解く

やりたいこと qiita.com にあるようなモデルを作成して分類問題を解く。 What is the difference between stacked LSTM's and multidimensional LSTM's? - Quora を参考にしつつ(してない...?)モデルを作成。 Wen, Tsung-Hsien, et al. "Semantically cond…

pythonで2次元のConvolutionalNeuralNetwork(畳み込みニューラルネット)

内容 python+kerasを使って、MNISTのような白黒画像を分類するCNNを構築。 パラメータを変更すればカラー画像なども対応可能、のはず。 コード # keras import numpy import pandas from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dr…

LSTMで分類問題を解く(Python)

内容 Kerasを使ってLSTMを実装。 コードのEmbeddingの都合上 tensorflow.__version = 0.10.0で行う必要があるので注意(今日現在)。 コード import numpy as np import pandas as pd import random from keras.models import Sequential from keras.layers im…

LSTMで回帰問題を解く(Python)

内容 コード 出力 内容 Kerasを使ってLSTMを実装。 コードのEmbeddingの都合上 tensorflow.__version = 0.10.0で行う必要があるので注意(今日現在)。 コード import numpy as np import pandas as pd import random from keras.models import Sequential fro…

機械学習系のスライドシェアのメモ

そのうち増やしていく予定です。 RNN 行列分解・協調フィルタリング データ可視化 RNN Multidimensional RNN from Grigory Sapunov www.slideshare.net 行列分解・協調フィルタリング Introduction to Matrix Factorization Methods Collaborative Filtering…

(OCW)機械学習の授業のめもその4

KKT条件、双対問題、カーネル関数が登場。前半の講義最後の山場っぽい。 関連する文献 黄色いのがいいです。 第六回のめも (OCW)機械学習の授業のめもその3 - 雑なメモ (OCW)機械学習の授業のめもその3 - 雑なメモ 第七回授業メモ 最適マージン分類器の同値…

(OCW)機械学習の授業のめもその3

情報源及び出典、参照元 Stanford engineering everywhere artificial intelligence | machine learning Stanford School of Engineering - Stanford Engineering Everywhere 講師:Andrew Ng (敬称略) 、著作権表示及び授業関連資料は上記サイトを参照してく…

(OCW)機械学習の授業のめもその2

情報源及び出典、参照元 Stanford engineering everywhere artificial intelligence | machine learning Stanford School of Engineering - Stanford Engineering Everywhere 講師:Andrew Ng (敬称略) 、著作権表示及び授業関連資料は上記サイトを参照してく…

(OCW)機械学習の授業のめも

情報源及び出典、参照元 Stanford engineering everywhere artificial intelligence | machine learning Stanford School of Engineering - Stanford Engineering Everywhere 講師:Andrew Ng (敬称略) 、著作権表示及び授業関連資料は上記サイトを参照してく…