機械学習ライブラリ : TensorFlow

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. 目次
1.TensorFlow
2.Tensorbord
1. 二次関数
2. MNIST
3.まとめ
1

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. 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. 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. 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. 記述例:計算フローグラフ
• 二次関数の計算フロー
6

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. 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. 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. 計算フロー図：二次関数
10

12. 計算フロー図：二次関数
11

13. 二次関数グラフ
12

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. TensorBoard：計算フロー図
14

16. TensorBoard：計算フロー図
15

17. TensorBoard:訓練誤差
16

18. まとめ
•TensorFlowの紹介
– 計算処理の記述
– TensorBoardによる可視化
17

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/