Convolution

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ディープラーニングのお勉強~その6。ESP32とM5Cameraでリアルタイム画像認識に挑戦~

ディープラーニングのお勉強第6弾で、ESP32やM5Cameraで畳み込みニューラルネットワークをArduinoプログラミングして、夢のイメージセンサ画像認識に挑戦してみました。シリアルモニターに表示させるだけですが、かなり自己満足できました。
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ゼロからディープラーニングを勉強してみる ~その5。SONY Neural Network Console いろいろ試す編~

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。
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ゼロからディープラーニングを勉強してみる ~その4。SONY Neural Network Console 導入編~

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。
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ゼロからディープラーニングを勉強してみる ~Excel編その3。畳み込みニューラルネットワーク~

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。
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