人工知能に関する断創録

人工知能、認知科学、心理学、ロボティクス、生物学などに興味を持っています。このブログでは人工知能のさまざまな分野について調査したことをまとめています。最近は、機械学習、Deep Learning、Keras、PyTorchに関する記事が多いです。



Chainerによる多層パーセプトロンの実装

今回は、最初ということでChainerに付属している多層パーセプトロンのコードを動かしてみるところから始めた。

Machine Learning with Scikit Learn (Part IV)

Machine Learning with Scikit Learn (Part III)(2015/9/8)のつづき。5.2節ではSupport Vector Machine (SVM)が詳しく取り上げられている。 5.2 In Depth - Support Vector Machines scikit-learnでは分類用のSupport Vector Classifierssklearn.svm.SVCと…

Machine Learning with Scikit Learn (Part III)

Machine Learning with Scikit Learn (Part II)(2015/8/26)のつづき。今回は、Part IIの動画の5.1節の内容を簡単にまとめた。書いてたら長くなったので5.1節だけ。 5.1 In Depth - Linear Models 回帰のための線形モデルの詳細が取り上げられている。線形…

Machine Learning with Scikit Learn (Part II)

Machine Learning with Scikit Learn (Part I)(2015/8/10)のつづき。今回は、後編のPartIIの動画の内容を簡単にまとめたい。 4.1 Cross Validation ラベル付きデータが少ないときに有効な評価法であるK-fold cross-validationについての説明。訓練データを…

Machine Learning with Scikit Learn (Part I)

今年の7月に開催されたSciPy2015の講演動画がEnthoughtのチャンネルで公開されている。今年も面白い講演が多いのでいろいろチェックしている。 今年の目標(2015/1/11)にPythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnを使いこなすというのが入っているので…

Theanoによる畳み込みニューラルネットワークの実装 (2)

Theanoによる畳み込みニューラルネットワークの実装 (1)(2015/6/26)のつづき。今回は前回できなかった ConvLayerとPoolingLayerの分離 ReLUの導入 を試してみた。 ConvLayerとPoolingLayerの分離 Deep Learning Tutorialの実装では、LeNetConvPoolLayer()…

Theanoによる畳み込みニューラルネットワークの実装 (1)

Theanoによる多層パーセプトロンの実装(2015/6/18)のつづき。今回は、Deep Learning Tutorialの畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network: CNN, ConvNet)を実装してみる。 CNNは人間の視覚野を参考にした手法であり、画像認識に特化…

Theanoによる多層パーセプトロンの実装

Theanoによるロジスティック回帰の実装(2015/5/26)のつづき。今回は、Deep Learning Tutorialの多層パーセプトロン(Multilayer Perceptron)を実装してみる。タスクは前回と同じMNISTの手書き数字認識。多層パーセプトロンはこれまでも何回か実装してきた…

Theanoによるロジスティック回帰の実装

Theanoによる2クラスロジスティック回帰の実装(2015/5/19)のつづき。 今回からDeep Learning Tutorialの内容にそって実装していく。このチュートリアルのコードやデータはGithub上で公開されているのでcloneしておいた。 git clone https://github.com/lis…

Theanoによる2クラスロジスティック回帰の実装

Theanoの使い方 (2) 自動微分(2015/5/18)のつづき。今回は、前回までの知識を使ってTheanoで2クラスロジスティック回帰の実装をしてみたい。 Deep Learning Tutorialの最初に紹介されるアルゴリズムもロジスティック回帰なのだが、こちらはMNISTの数字認識…

Theanoの使い方 (2) 自動微分

Theanoの使い方 (1) シンボルと共有変数(2015/5/9)のつづき。 今回はTheanoの自動微分を試してみる。ロジスティック回帰やニューラルネットなど勾配降下法を使うアルゴリズムではパラメータの更新式にコスト関数(誤差関数) の微分が必要になる。 通常、…

Theanoの使い方 (1) シンボルと共有変数

今回からしばらくの間、Deep Learningの各種アルゴリズムをスクラッチから実装していきたい。Pylearn2などDeep Learningのアルゴリズムを実装したPythonライブラリもあるのでスクラッチから実装する意味はほとんどないのだけれど、今回はアルゴリズムの詳細…

Deep Learning リンク集

乗るしかないこのビッグウェーブに Deep Learning(深層学習)に関連するまとめページとして使用する予定です。Deep Learningに関する記事・スライド・論文・動画・書籍へのリンクをまとめています。最新の研究動向は全然把握できていないので今後研究を進め…

統計的声質変換 (7) GMMによる声質変換

統計的声質変換 (6) 声質変換モデルの学習の続き。今回が統計的声質変換シリーズの最終回です。今回は、前回学習した声質変換モデルを使って本当に声が変換できるか試してみたい。前回やったGMMの学習でにおける各コンポーネント の と と が学習データから…

統計的声質変換 (6) 声質変換モデルの学習

統計的声質変換 (5) scikit-learnのGMMの使い方(2015/3/22)の続き。 今回は、いよいよ声質変換モデルを混合ガウスモデル(GMM)で学習しよう!第3回目(2015/3/4)で述べたようにclbさんの声をsltさんの声に変換することを前提に進める。 今まで「声質変換…