2016-01-01から1年間の記事一覧
この記事は、DeepLearning Advent Calendar 2016の20日目です。 今回は、時系列データに GAN の手法を適用した SeqGAN をご紹介したいと思います。SeqGAN は分かりやすく時系列データに GAN を適用しているためアルゴリズムが理解しやすく、公式の TensorFlo…
この記事は、TensorFlow Advent Calendar 2016 の13日目です。 TensorFlow で処理をスクラッチする際に知っておくと便利な関数をご紹介したいと思います。 以降の説明は、TensorFlow v0.11.0 の動作に基づいて説明しています。挙動や名称がバージョンによっ…
LSTM や GRU など RNN の一般的なアーキテクチャの弱点としては、DNN や CNN に比べた場合に処理の遅さがあげられます。それは、アーキテクチャからは自明で、LSTM や GRU のような系列の記憶としての隠れ変数を使用する層の場合、あるステップの計算を行う…
7月くらいに話題に上がっていました Prisma ですが、皆さん覚えていらっしゃるでしょうか。Prisma では、A Neural Algorithm of Artistic Style というアルゴリズムをベースに、面白画像を生成していると言われていますが、10月の頭にその高速化手法であるPe…
一般的な DNN、RNN と続いて、今回は CNN を TensorFlow の cifar10 サンプルを元に動かしてみたいと思います。 AWSでのGPU環境の整備や、TensorFlow の基本的な使い方については、手前味噌ですが下記の記事をご覧ください。 また、CNNって何？どういう仕組…
TensorFlow で ptb を学習させるサンプルは Recurrent Neural Networks チュートリアルに記載されている通り、 github からソースを落としてきて、tensorflow/models/rnn/ptb に移動し、ptb_word_lm.py を動かすだけで簡単に動作させることができます。 ただ…
前回は TensorFlow のチュートリアルを触ってみたわけですが、当然のごとく手元のノートPCではさほど速度を出すことができません。DNNをあつかう宿命としてGPU上で動作させることは避けては通れないものです。 というわけで、GPU で TensorFlow を動かすため…
はじめに Chainer もなんとなしに慣れてきたので（使いこなせているレベルではありませんが）、他のDNN Framework も触ってみようと思いたち、昨日からTensorFlowをいじってみています。 最終的なアウトプットは同じなので、クラス構造などが結構似通ってい…
一ヶ月ほど前ですが、Googleの人工知能が「詩」を創りだしたという話が話題になりました。 wired.jp この話の元ネタは、[1511.06349] Generating Sentences from a Continuous Spaceで発表されている論文になります。この論文では、ベイズとDeep Learningを…
本日グランフロント大阪にて開催された、第6回 CiNetシンポジウム「おもろい脳科学」を聴講してきました。 脳科学はテレビや本で紹介されている以上の情報は知らなかったので、人工知能分野の研究成果を理解するには何が話題になっているかくらいはおさえて…
Computer Vision Modelsのテキストとベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1 | Udemyを使用して、ベイズ統計について説明するコーナーの第三弾は、グラフィカルモデルについてです。 グラフィカルモデルとは、確率変数同士の関係をグラ…
先週に引き続き、Computer Vision Modelsのテキストとベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1 | Udemyを使用して、ベイズ統計について勉強中です。今週は、判別モデルと生成モデル、それぞれのモデリング方法での基礎的な学習方法を、回…
先日、下記のような記事が上がっていまして、小説生成を目論む私としては気になって論文にも目を通してみたのですが、どうやら生成モデルを利用しているらしいということしか分からず、理解が足踏みしてしまっています。 wired.jp 最近、Deep Learning 周り…
word2vec の出力結果を元に文章を作ってみるコーナーの第二弾です。 今回はエンコーダー・デコーダーモデルを使用して word2vec の出力から文章を生成できないかを試してみました。 使用したモデルは以前の記事で紹介した Skip-Thought Vectors です。 ksksk…
先週 Skip-Thought Vectors について調べてみたわけですが、その中でよく何を言っているのかよく分かっていなかった、 attention mechanism について調べてみました。 調べるにあたって、最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情 が大変参考に…
本日は、インスピレーションと予算の枯渇のため、実験ができていなかったので、論文の解説をいたします。まあ、解説とか偉そうなことを言っていますが、主に自分用のメモみたいなものなのですが。 紹介する論文は、「Skip-Thought Vectors」です。この手法は…
chainer のサンプルの中には RNN 利用して文章を学習し、コンテキストに沿った単語を選択できるようになる ptb のサンプルが付属しています。 今回はこいつをちょっと改造して、単語の識別IDではなく、word2vec で生成したベクトルを用いて ptb サンプルと同…
前回、青空文庫で word2vec を試してみましたが、結果を見ての通り、作家によって類似する単語が違ったり、そもそも語彙が少ないため、あまり汎用性のある結果を得ることはできませんでした。 ksksksks2.hatenadiary.jp そこで今回は、日本語 Wikipedia のダ…
word2vec は単語のベクトル表現をえるための手法の一つで、ニューラルネットワークを利用して行われているものです。 登場した当時の他の単語ベクトル生成手法に比べ高速に、そして単語関係の表現能力が高い獲得できる点がポイントです。 CBOWとskip−gramの2…
Deep Learning といえば、やはり画像認識での利用です。今さら感もないではないですが、chainer の imagenet サンプルは、日々進歩している画像認識処理を様々な形のネットワークで試してみることができ、Deep Learning の仕組みがどのようになっているか、c…
AWS の GPU環境をなんとか整えたので、RNN で遊んでみようと思い、Chainer の ptb サンプルを試しに動かしてみました。 ptb サンプルでは、入力された単語系列（文章）を元に、次の単語を推論する構造で、RNNのよくあるモデリングになっています。 ちなみに…
