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紙媒体で管理するとなくなりがちなのでブログで進捗などを管理することにしました
※殆どの記事は自分自身のためだけにかいています.他人に見せられるレベルには至っていません...

【python】【機械学習】Jupyterの起動方法

jupyterはanacondaに入っている. $jupyter notebook $ipython notebook右上の選択画面からpython2を選んでコードを書く.

【TensorFlow】tf.Variableのトレーニング

sess = tf.Session() sess.run(tf.initialize_all_variable()) これを実行した時点でそのセッションにおけるtf.Variableの値が初期化される. 複数のセッションを宣言し個別に計算させることも可能.

機械学習とTensorFlow

機械学習の大まかな手順 1.教師データから未知のデータを予測する式を立てる. 2.数式に含まれるパラメータを評価する損失関数を用意する. 3.損失関数を最小にするパラメータを用意する.(勾配ベクトルが小さくなるように移動)で表され Xはトレーニングセット…

【DL】sigmoid関数, ReLU関数

sigmoid関数 import numpy as np def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)) def main(): x = np.array([-2.0 ,1.0, 2.0]) y = sigmoid(x) print(x) print(y) if __name__=='__main__': main() 結果は下記 入力が小さいほど出力も小さい. 入力が大きいほど出…

クラスタリング

LBGアルゴリズムを用いてクラスタリングを行った. 元画像 2色 4色 8色 16色 32色 64色 128色 256色 1024色 1024色までいくとかなり立体感のあるものとなった. 1ピクセルあたり3バイト = (2^8)^3色を表現できるから1024色だからといって元画像に近くは難しい.