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機械学習ライブラリ : TensorFlow

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機械学習ライブラリ : TensorFlow

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機械学習ライブラリ : TensorFlow

  1. 1. 0 機械学習ライブラリ:TensorFlow エスキュービズム・テクノロジー エンジニア勉強会 S-cubism Technology Inc.
  2. 2. 目次 1.TensorFlow 2.Tensorbord 1. 二次関数 2. MNIST 3.まとめ 1
  3. 3. 1. TensorFlow • Google独自の機械学習技術をオープンソース化 – 機械学習特にディープラーニングを実装するためのラ イブラリ – 画像検索やスマート返信機能などに用いられている 2
  4. 4. TensorFlow • TensorFlowとは? – Tensor(多次元配列、行列) – Flow(計算処理) • 簡易/柔軟な記述方式 • 可視化機能 – 構築した計算フローの可視化機能 3
  5. 5. TensorFlow • TensorFlowでは計算処理はグラフで表現 – ノード(Node)とエッジ(Edge) – Nodeは計算処理(Ops)か末端の入力/出力 – Edgeは計算結果の値(多次元配列) • Sessionコンポーネントが計算処理 – CPU, GPUなどの計算資源を割り当て 4
  6. 6. 計算フローの図 • 矢印部分がEdge – 計算結果の結果(tensor, 多次元配列) • ●部分がNode – 定数および計算処理(四則演算、累乗) 5
  7. 7. 記述例:計算フローグラフ • 二次関数の計算フロー 6
  8. 8. 記述例:計算フローの実行 • Sessionの実行 – 計算結果を出力 7
  9. 9. ディープラーニング利用 • ニューラルネットワークの入力、出力は多次元 – TensorFlowで処理の記述および計算が可能 8
  10. 10. TensorBoard • TensorFlowが提供している可視化機能 • ニューラルネットワークの処理の様子 – 式の計算結果のグラフ – 計算フローの図 9
  11. 11. 計算フロー図:二次関数 10
  12. 12. 計算フロー図:二次関数 11
  13. 13. 二次関数グラフ 12
  14. 14. チュートリアルの実行:MNIST • 手書き文字認識の学習 – 0~9までの手書き文字を判別する • TensorFlowのチュートリアルの一つ – RNNやword2vec等 – 訓練誤差の変化をTensorBoardで表示 13
  15. 15. TensorBoard:計算フロー図 14
  16. 16. TensorBoard:計算フロー図 15
  17. 17. TensorBoard:訓練誤差 16
  18. 18. まとめ •TensorFlowの紹介 – 計算処理の記述 – TensorBoardによる可視化 17
  19. 19. 参考資料 • TesorFlow公式 – https://www.tensorflow.org/ • Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた – http://nextdeveloper.hatenablog.com/entry/2015/11/10/204609 • TensorFlowを算数で理解する – http://qiita.com/icoxfog417/items/fb5c24e35a849f8e2c5d • TensorFlowで Hello Worldを動かしてみた&その解説 – http://dev.classmethod.jp/machine-learning/tensorflow-hello-world/

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