汎用ロボットのアーキテクチャについて 続き2

前回の記事はこちらです。 汎用ロボットのアーキテクチャについて 続き1 - neuralnetな日記次に、アルファのブレインとボディの接続について検討します。データの送り方は、データを流し続けるストリーミングタイプと、一度だけデータを送付するワンショッ…

汎用ロボットのアーキテクチャについて 続き1

次に、ボディに必要な部品をリストアップします。まず大まかに候補をリストアップした後で、詳細の見直しを行います。 難易度とコストと期間を把握することが目的です。 ※ 金額は送料別です。 1) 本体 hiramineさんのHW一覧から単三充電器と電池ケースを除い…

汎用ロボットのアーキテクチャについて

クラウド上にLinuxサーバーを起き、その上で自律可能なラジコン制御プログラムを展開します。ボディの実装として、タミヤのモーターキットに制御用OS+LTEモジュールを設置し、更にマイク、スピーカー、カメラ、赤外線出力を実装したものを用意します。これに…

損失関数の出力サンプル / Output sample of Loss function

SMEと交差エントロピーの具体的な出力を見て見ます。交差エントロピーに非対称性があること、複数次元の出力の出力の仕方がわかると思います。 import numpy as np # 2乗和誤差 def mean_squared_error(y, t): # ニューラルネットワークの出力と教師データの…

損失関数の種類 / Types of Loss Function

機械学習における損失関数(Loss Function)の位置付けは、作成した学習ロジックに対する評価指標です。 正解データ z (zは実数の集合) に対し、入力データ x (xは実数の集合) を学習ロジックf に投入して得られたデータ y (yは実数の集合でzと同じ配列数) が…

ニューラル常微分方程式 / Neural Ordinary Differential Equations

昨年末にとても面白い論文を見つけましたので、合間の時間を見つけて読み進めています。arxiv.orgこの論文は、機械学習の分野でもっとも権威のある国際学会、NeurIPSにて2018年度に最優秀論文として評価されている論文です。 ミーハー心と興味本位で読み進め…

TensorFlow まとめ 続き

前回の続きです。 tf.argmax 数学的なArgmaxは「その中で最大の値をとる集合」です。例えば、[1,3,2,1,3] という数列があった場合、[2番目の3,5番目の3]がArgmaxになります。tfのargmaxは少し違っていて、「最大の数字を取る値のインデックス番号」を返しま…

TensorFlow まとめ

TensorFlowは、計算をあらかじめ記述し、それを後ほど明示的に実行するという流れをとります。「計算の記述」をOpノード、「明示的な実行」をセッションという概念で行います。こちらの記事がよくまとまっています。 qiita.com 少し昔の記事なので、initiali…

LSTM / Long Short Term Memory / 長期短期記憶

LSTMについて。 LSTMは、ニューラルネットワークのなかでもRNN(リカレントニューラルネットワーク)に分類されるものです。RNNは時系列データを学習するためのニューラルネットワークで、LSTMはRNNの中でも繰り返し改善が施されたもので、RNNの主流と言っても…

LSTM/RNNとCNNの組み合わせ

複数言語の同時解釈への応用の観点から、以前からLSTM(もしくは単にRNN)とCNNの組み合わせについて興味がありましたので、調べました。3つほどそれらしい論文があったのでメモを取ります。 1. 画像認識と画像抽出のためのLong-term Reccurent Convolution N…

Google Cloud Shellについて

Google Cloudには、Google Cloud Shellという、Shell環境がデフォルトで用意されています。 cloud.google.com Google Cloudアカウントを開設すると、メニューバーからアクセスできるシェル環境で、Google Cloud SDK/gcloudがビルトインされていて便利です。 …

Google Cloud Plathome上にTensorflowを展開する

Tensorflowを使いはじめて、はや4ヶ月。そろそろ手元のMacbookではマシンパワーがおぼつかないケースが出てきました。 既存のAWSのDebianに入れようかとも考えましたが、せっかくなので、Google Cloud Plathomeを使うことにしました。 申し込みからコードの…

データ分析の為にPandasを利用する その2

前回の記事では、Pandasの簡単な操作をしました。面白いのでもう少し続けてみます。 今度はcsvを2つ用意しました。 $ cat tmp01.csv ,a,b,c 1,1,10,100 2,2,,200 3,4,30,300 $ cat tmp02.csv ,d 1,3 3,9 まずは普通に読みます。 $ python >>> import pandas …

データ分析の為にPandasを利用する

Jupyter Notebookを使いたくて、Anacondaをインストールしたところ、データ分析の為のツールであるPandasもインストールされていたので使ってみました。存外便利でしたので、メモをとります。 以下のようなcsvファイルを用意しました。 $cat tmp.csv a,b,c 1…

企業が人工知能(またはディープラーニング)を始めるのに必要なヒト、モノ、コト

企業が、自社のビジネスに人工知能を取り込むには、どんなリソースがあればよいかまとめてみました。 1) ニューラルネットワーク開発部隊 (ヒト)2) 分散システムのインフラストラクチャ (モノ)3) ビジネスモデリング (コト) 1) ニューラルネットワーク開発部…

MNIST for ML Beginnersの数学的な意味合い

Tensor flowの初めの一歩のチュートリアルであるMNIST For ML Beginnersについて、数学的な意味合いを書いてみようと思います。 (ブログに不慣れなもので、修正/継ぎ足しながら公開していくことをお許しください) まず、このチュートリアルで実行しているこ…

数式テスト

softmax(ソフトマックス)関数

softmaxの数学的な意味合いは こちらの記事 に書きました。 TensorFlowのMNIST(チュートリアル)でよく出てくるsoftmax関数について調べたのでメモ。softmax関数は、シグモイド関数の多変量版。正規化指数関数ともいう。 シグモイド関数と同様、アクティベー…

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは脳機能の特性を計算機上のシミュレーションにより表現することを目指した数学モデル。 もともとは、脳をモデル化することから始まったが、次第に実際の脳のモデルから乖離していったため、人口ニューラルネットワークとも言われてい…