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IT関連

【Python/TensorFlow】tf.estimator.Estimatorを用いた学習のやり方(モデル作成 by Keras)

この記事では自作のモデル(と言ってもかなり単純なものにしますが)でこのEstimatorを使用するとどうなるかについてまとめていきます。
IT関連

【Python/Tensorflow】SequenceExampleを使用したSparseTensorのシリアライズ方法

Tensorflowの公式ドキュメントにて、「SparseFeature」よりも「SequenceExample」と「VarLenFeature」を用いた方が良いという記述があります。本当かどうか確かめていなかったので、そこについて調査し、その結果をまとめます。
IT関連

【Python/Tensorflow】SparseTensorを学習に用いる際の注意点

SparseTensorを使おうとするとあちこちに罠が仕掛けられていて、TFRecords形式に保存するのも学習を回すのもなかなかうまくいきません。しかも、日本語の情報が皆無なうえに、英語の情報もリッチとは言えません。更に公式ドキュメントもなかなか分かりづらいです。 という訳で、SparseTensorについて調べてるとそれなりの情報量になりました。結構困ったので、同じ轍を踏む方が一人でも少なくなるように、とこの記事を書こうと思った次第です。
IT関連

【Python/Tensorflow】TFRecordsから学習を行う方法

本記事では複数データのTFRecordsへの書き出し・書き出したファイルからの読み出し、実際に学習を行う際にはどうするのかというのを簡単な多層パーセプトロン(MLP)に適用して確認してみたいと思います。サンプルコードを載せているので、コピペすれば動作確認することが可能です。
IT関連

【Python/Tensorflow】 TFRecordsとは何ぞや?

TensorFlow(Keras)で大規模データを扱っていると、学習開始前のデータの読み出し(転送)でめっちゃ時間がかかることがあります。普通はGeneratorを利用して解決するのですが、AWSの環境などではそうもいかない場合があります。本記事は、学習におけるI/Oボトルネックを解消する際に用いられるTFRecordについて、自分なりに調べた内容をまとめます。
プログラミング

【Python】データのシリアライズ概要と関係モジュール

本記事はPythonのシリアライズと、関係モジュールについての個人的な備忘録的なものです。想定読者は「機械学習やってたら○○.pickleとかいうファイル出てきたけどこいつ何者?ってなった人」「直列化とかシリアライズとか言われてもイマイチピンとこない人」になります。
数学

DNNの誤差逆伝播法:考え方と導出

この記事では、ディープラーニングの「学習」における重要トピックである「誤差逆伝播法(Back Propagation)」の考え方、数式の導出について記録しようと思います。
数学

RNNの基礎【概要編】

この記事では、RNNの勉強を少しやってみたものの、展開する説明が分かりにくくて困っている人(主に昔の自分)に向けて解説を試みます。また、Deep Learningのフレームワークで、RNNのパラメータが良く分からない人にも、その理解の助けとなることを目標にします。
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