Deep-Learning ディープラーニングのお勉強～その10。Google Colabでモデルの重みとバイアスをCSV出力する実験～
Google ColaboratoryのKerasで学習させたモデルから重みとバイアスを抽出したり、CSVファイルに出力させたり、Excelでニューラルネットワークを再現したり、学習済みモデルの中間層出力結果を表示させて、ExcelのCNN計算結果が合っているか確かめたり、いろいろ実験しました。
MNIST
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Deep-Learning 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。
Deep-Learning 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。
Deep-Learning 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。