サルでもわかる機械学習

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===== NNC(Neural Network Console)(SONY)で回帰分析 =====
個人的に、画像から、数値を出したいとき、どのようにすればよいのか悩んでいました。

しかし、2017年8月時点、KerasやTensorflowでは、MNISTやCifar-10など、画像の分類問題はたくさんコードが転がっているのですが、回帰分析のコードをググっても、写経できそうなコードは見つけられませんでした。

よく、分類問題のニューラルネットワーク最後のソフトマックス関数を、恒等関数にすればよいと書いてあるのをみかけるが、なんか、どうしても実装できなませんでしたが、結局、損失関数 (loss function) として2乗和誤差 (mean squared error)を指定すればよいということが分かりました。

以下のリンクに、Neural Network Consoleでの実装方法を記載しましたので、もしよろしければご覧ください。

NeuralNetworkConsole（SONY）で回帰分析（１）
2017/8/21\\
http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19839

{{:pasted:20170821-002419.png}}

チュートリアルの、02_binary_cnn.sdcproj の、Sigmoid と、BinaryCrossEntropyを削除して、その代わりに、SquaredErrorを入れれば、MNISTの４と９の分類問題が、そのまま回帰分析になります。

{{:pasted:20170821-002221.png}}

Training, Evaluationを行った結果が以下のようになります。

{{:pasted:20170821-002819.png}}

実装に役立つ機械学習の理論の勉強については、やはり、以下の本が一番のお勧めです。

<html><a href="https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8BDeep-Learning-Python%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%A3%85-%E6%96%8E%E8%97%A4-%E5%BA%B7%E6%AF%85/dp/4873117585/ref=as_li_ss_il?_encoding=UTF8&amp;psc=1&amp;refRID=QP0FZTYT6QNR4YDRBQF8&amp;linkCode=li3&amp;tag=twosquirrel-22&amp;linkId=dc0c774501f7190459105700cbdb5a42"><img src="http://ws-fe.amazon-adsystem.com/widgets/q?_encoding=UTF8&amp;ASIN=4873117585&amp;Format=_SL250_&amp;ID=AsinImage&amp;MarketPlace=JP&amp;ServiceVersion=20070822&amp;WS=1&amp;tag=twosquirrel-22" alt="" /></a><img src="https://ir-jp.amazon-adsystem.com/e/ir?t=twosquirrel-22&amp;l=li3&amp;o=9&amp;a=4873117585" alt="" width="1" height="1" />
</html>

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 単行本（ソフトカバー） – 2016/9/24\\
斎藤 康毅  (著)\\
3672円
===== 参考 =====
公式マニュアル\\
https://blog.dl.sony.com/259/\\
日本語のドキュメントがあって、しかも、読めば読むほど、非常に分かりやすく丁寧に書かれている！とにかく、公式マニュアルを繰り返し読んで、Neural Network Consoleを実行していくのが一番です。

http://s0sem0y.hatenablog.com/entry/2016/05/22/215529\\
2016-05-22
ニューラルネットの表現力と回帰分析\\
=>上の記事によると、ニューラルネットワークで回帰分析を行う意味はあまりないのかも？でも、個人的な好奇心でやってみたかったので、やってみました。

===== リンク =====

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