ころがる狸

ころがる狸のデータ解析ブログ

PyTorch

【PyTorch×TPU】Google ColabでPyTorchを使ってみた

こんばんは、Dajiroです。今回はGoogle Colabratory(以下、Colab)におけるPyTorchの使い方についてご紹介します。ColabといえばGoogle社が無料で提供しているノートブック形式のPython計算環境です。通常のCPUに加え、GPUとTPUといった機械学習向けの計算環…

【PyTorch×転移学習】学習済みモデルライブラリTIMMのご紹介

こんにちは、dajiroです。今回は高精度な画像分類を行うのに便利なライブラリTIMMをご紹介します。PyTorchでは画像分類用の学習済みモデルが公式で提供されていますが、使われているモデルがやや古く栄枯盛衰の激しい機械学習の世界では現代最高レベルの予測…

【PyTorch】多入力多出力モデルの作り方

こんにちは、Dajiroです。今回は、PyTorchを使った複雑なネットワークの構築についてご紹介します。機械学習モデルを組んでいると、複数の種類の入力(画像と1次元配列状のデータなど)を使ったり、複数の種類の出力を得たい場合などがあります。そんなとき…

【CNN+Grad-CAM】仕組みの解説と画像の予測根拠可視化

こんばんは、Dajiroです。本ブログでは既に画像を予測する方法を学びましたが、今回はCNNによる画像予測の根拠についてご紹介します。その代表的な技術である(Guided) Grad-CAMについての仕組み解説と、実際に得られた予測根拠を見ていきます。画像認識につ…

【自然言語処理】単語埋め込みからSelf-Attention、2値分類まで。

こんにちは、Dajiroです。前回の技術記事を書いてからだいぶ日が空きました。本ブログでは機械学習に関する幅広い技術を解説しようと目論んでいるので、まだ扱ったことのない自然言語処理のネタををじっくりコトコト仕込んでいました。本記事では 単語埋め込…

【pytorch-pfn-extras+Ignite】画像分類のワークフロー解説

こんにちは、dajiroです。今日はPyTorchによる画像分類(CNN)に取り組んでみたいと思います。CNNの仕組み・実装方法に関してはウェブ上に十分な資料があると思うので、ここではPyTorchの学習部分を簡単に実装できるIgniteとpytorch-pfn-extrasいうライブラリ…

【DCGAN vs GAN】MNISTの生成画像比較と実装のコツ

こんにちは。先日、多層パーセプトロンモデルを使ったGAN(敵対的生成ネットワーク)で画像生成を行いました。しかし機械学習で画像と言えば、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ですよね。とうわけで生成器・識別器にCNNと転置CNNを使って効率的に画像を学…

【GAN + PyTorch】仕組みの解説とMNISTで画像生成

こんにちは。今日は敵対的生成ネットワーク(Generative Adversarial Network, GAN)を取り上げます。GANというと、適当な乱数から本物そっくりの画像を生成する技術として既にご存じかもしれません。画像以外にも物理モデルの生成や、化合物の構造生成などに…

【機械学習+材料科学】PyTorchとpymatgenによる物性予測入門

こんばんは。今日は、材料データベースを使った機械学習による物性予測をやってみたいと思います。いわゆるマテリアルズインフォマティクスと呼ばれる分野の話題です。既にQiitaなどを見るとランダムフォレストなどの手法を用いた実例があるわけですが、本稿…

【PyTorch+LSTM】LSTMの仕組みと米国株予測の実装

おはようございます。ゴールデンウイーク最終日です。連休中に時系列データ解析を中心に記事を書き、ARIMAモデル、状態空間モデル、次元圧縮、人口推移の可視化、そして本稿のPyTorchによるLSTMの紹介記事をまとめました。今日このトピックを取り上げた理由…