Machine Learning 視覚野とConvolutional Neural Networkの構造について
「ディープラーニング 学習する機械 ヤン・ルカン、人工知能を語る」で書かれていた視覚野とConvolutional Neural Network（CNN）の関係が興味深かったので、まとめてみました。
2012年の爆弾とCNNの始まり...
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Machine Learning 【PyTorch】エポックに応じて自動で学習率を変えるtorch.optim.lr_scheduler
PyTorchで、エポックに応じて学習率を変更するSchedulerの基本的な使い方を見ていきます。
PyTorchに実装されているScheduler
以下、リンク先ドキュメントから、PyTorchに実装されているSchedu...
Machine Learning PyTorchのモデルの保存と読み込み方法
PyTorchにモデルの保存と読み込みには大きく分けて2種類の方法があります。1つ目はtorch.save/torch.loadを使う方法で、2つ目はTorchScript形式で保存/読み込む方法です。
参考記事 - Saving...
Machine Learning 【PyTorch】Focal Lossの実装と効果の確認【自作損失関数】
PyTorchにおけるFocal Lossの実装を行ない、簡単な追試を行ない性能がどのようになるか見ていきます。
Focal Lossについて
Facebook AI Research (FAIR)によって2017年に物体検出...
Machine Learning PyTorchで自作の損失関数（loss function）を使う
PyTorchで自作の損失関数（ロス関数）を使う方法について見ていきます。
自作損失関数の定義
自作損失関数はnn.Moduleを継承して、基本的には定義します。
import torch
from torch impo...
Book 【初学者向け本】やさしく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほん
立石賢吾さんの書かれた本「やさしく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほん」が評判が良いの一通り読んでみたので感想を書いていきます。
これまで、他の入門書で最小二乗法、最急降下法、正則化の理解が進まなかった人にオススメの本です。
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Machine Learning 【入門】PyTorchのモデル構築/学習/推論の基本的な流れをQuickstartでみる【初心者】
PyTorchで、Neural Networkの構築、学習、推論までの流れをPyTorch公式TutorialsのQuickstartに沿って進めていきます。
Quickstart - PyTorch Tutorials
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Book 【読書】ディープラーニング 学習する機械 ヤン・ルカン、人工知能を語る
感想
私が本書を書こうと思ったのは、AIに関する技術と方法の全体像を、難解な部分もすべて含めて説明するためだ。
AIのゴットファーザーの一人であるヤン・ルカン（Meta/New York University）が、このような意...
Machine Learning PyTorchでGPUを使用するためのtorch.cuda.is_available
PyTorchでGPUを使用するための確認方法とモデルやTensorへの適用方法について見てみました。
torch.cuda.is_available - GPU使用可能か確認
torch.cuda.is_available ...
Book ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 第6章前半メモ
「ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編」の第6章前半を読んだので概要をメモ
ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
第6章ゲート付きRNN
「RNN」と言った...