投稿日：2020/11/18
ゼロからディープラーニングを勉強してみる第５弾で、前回に引き続きSONYのNeural Network Consoleを使います。重みやバイアスパラメータをエクスポートしてExcelに取り込んでみたり、Depthwise ConvolutionとConvolutionの違いを確かめたり、ノード（ニューロン）数を変えたり、カーネルを変えたりといろいろ試してみました。
投稿日：2020/11/14
ゼロからディープラーニングを勉強してみる第4弾で、今回はSONY製のNeural Network Consoleを導入してみました。CPUだけでなく、GPU学習にも切り替えられて、学習がとっても楽になりました。Excelに比べて超高速です。そして直感的にネットワークを構成できる素晴らしさがありました。ビギナーには超お勧めです。
投稿日：2020/10/10
ゼロからディープラーニングを勉強してみるExcel編第３弾です。今回は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)です。手書き数字データセットMNISTをExcelに取り込み、畳み込み層とMaxプーリング層を作って学習させていきます。ニューロンの数や活性化関数、ソフトマックス関数の使い方で大きな違いが出ました。
投稿日：2020/9/1
ゼロからディープラーニングを勉強してみるExcel編第２弾です。今回はニューラルネットワークを組んでみて、ニューロンの数や隠れ層の役割を体感してみます。Excelのソルバーというアイテムを使うことによって、教師データを学習させて重みとバイアスの最適解を導き出します。
投稿日：2020/8/20
ついにニューラルネットワークおよびディープラーニングの勉強を始めました。まずはExcelで挑戦です。でも、まだニューラルネットワークやディープラーニングにまで手が届かず、自己流計算式にバイアスとシグモイド関数を使ってみるところまでやってみました。
投稿日：2020/7/15
LovyanGFX と JpgLoopAnime ライブラリを使ったら、M5Stack と M5Camera のWiFi動画ストリーミングがメチャメチャ高速になり、20～25fpsを叩き出せました。しかも全画面 320 x 240 pixel です。これを使わない手はないですよ。
投稿日：2020/5/28
マジですごいです。M5CameraのイメージセンサOV2640のJPEG出力を制御して、WiFiでM5Stackへ飛ばすと、高フレームレートで動画ストリーミングできました。リアルタイムでフレームサイズを変えたり、JPEG画質を変えたり、PCLK分周を変えたりできます。しかもスマホへのストリーミングに切り替えられますよ。
投稿日：2020/5/15
Arduino core ESP32内にあるJPEGデコードおよびJPEGエンコードライブラリを使ってみました。新たに外部ライブラリを使わなくても利用できます。やはり画像の転送にはJPEG圧縮は必須ですね。M5Stackライブラリが無くても動作しますが、今回はM5Stackでテストしてみました。
投稿日：2020/4/24
M5Stack と M5Camera を使って、WiFi TCP/IP でMJPEG (BMP) 動画ストリーミングをやってみた。スマホやパソコンのブラウザに切り替えて表示可能です。双方向通信でイメージセンサ(OV2640)のホワイトバランスや露出調整ができます。フレームレートの不思議な挙動が謎です。
投稿日：2020/3/19
ESP32 で httpd ライブラリを使って、Motion JPEG ( BMP )動画ストリーミングをすると、自分で作ったプログラミングよりも３倍高速にできました。当然、ストリーミング中でもブラウザと双方向通信できます。これだけ高速化できれば十分です。
