Deep Learningにおいてパラメータを決めるのは面倒くさいです。バッチサイズと学習率もその内の2つです。何かモデルを実装するときは既存研究の論文のバッチサイズと学習率と同じものを使うのが楽ですが、データが変わるだけでも調整が必要になったり、モデ…

はじめに Tensorflowを使う際にコードによって若干の違いが見られたのでその点を理解しておきたいと思います。 run() と eval() InteractiveSession() と Session() この2点に違いについて説明します。 run() vs eval() 例えば、以下のような簡単なMLPの実装…

大学の課題で群知能(Swarm Intelligence)の実装が課題に出て、PSO(Particle Swarm Intelligence) と ABC(Artificial Bee Colony) のアルゴリズムを実装することになりました。 そこで、コードの紹介(github)と参考になったものを載せておきます。

ディープラーニングをするときは処理速度を上げるためにGPUを使いたいです。GPUを使わないとなれば、大きなデータセットは扱いたくはないです。この前、CPUでやろうとして3日くらいかかった（途中で諦めた笑）やつもGPUだったらどれだけ楽になったことか。

約1ヶ月程の期間ちょこちょこ時間を使って、データ分析・データモデリングのコンペのプラットフォームであるKaggleで Allstate Claims Severityというコンペに挑戦しました。 www.kaggle.com このようなコンペははじめてで学びだらけでした。今回の復習をし…

XGBoostは、Gradient Boostingのframeworkを提供してくれるライブラリです。Gradient Boostingは決定木のような弱学習機をアンサンブルする形態のモデルを生み出します。 高い精度が期待出来るためコンペでもよく登場するライブラリです。Deep Leaningより気…