Machine Learning

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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 201...
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【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Schedulerは14種...
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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 and ...
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【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年に物体検出を対象に提案さ...
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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 import nn clas...
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【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。 感想 機械...
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【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 データの準備 今回...
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【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、このような意気込みで書いた...
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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 - PyTor...
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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」と言った時、それが指すレイヤは前章のRNNで...