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nnc_sony_で初めての機械学習

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nnc_sony_で初めての機械学習 [2017/08/20] – [(1)NNCの起動と、チュートリアルサンプルの起動] adash333nnc_sony_で初めての機械学習 [2018/10/07] (現在) – 外部編集 127.0.0.1
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 チュートリアルなので、クリック数回で終わります。 チュートリアルなので、クリック数回で終わります。
 +<html> 
 +<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/7uS-5T5MWy4" frameborder="0" allowfullscreen></iframe> 
 +</html>
 ==== 開発環境 ==== ==== 開発環境 ====
-Windows8.1 Pro (64-bit) +Windows8.1 Pro (64-bit)\\ 
-Microsoft Visual C++ 2015 再頒布可能パッケージ Update 3 RC +Microsoft Visual C++ 2015 再頒布可能パッケージ Update 3 RC\\ 
-Neural Network Console_V1.0.0+Neural Network Console_V1.0.0\\
 (neural_network_console_100.zipの中身を、C:\neural_network_console_100\ フォルダにコピーして使用するものとします。) (neural_network_console_100.zipの中身を、C:\neural_network_console_100\ フォルダにコピーして使用するものとします。)
  
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 {{:pasted:20170820-193051.png}} {{:pasted:20170820-193051.png}}
  
 +==== (2)学習(Training) ====
 +
 +画面右上の、Trainingの下の△ボタンをクリックすると、学習(Training)が始まり、グラフがどんどん描かれていきます。
 +
 +{{:pasted:20170820-193051.png}}
 +
 +結構かっこよくて、最初は感動しました。
 +
 +{{:pasted:20170820-193710.png}}
 +
 +ノートパソコンでも、5分くらいで100Epochが終わります。
 +
 +{{:pasted:20170820-193622.png}}
 +
 +==== (3)評価(Evaluation) ====
 +学習(Training)が終わった後、画面右上の、Evaluationの下の△ボタンをクリックすると、評価(Evaluation)が始まり、すぐに終わります。
 +
 +{{:pasted:20170820-193901.png}}
 +
 +以下のような画面が表示されます。
 +
 +{{:pasted:20170820-194217.png}}
 +
 +画面上の方の、Confusion matrixをクリックすると、以下のような画面が表示されて、手書き数字の4と9、それぞれ正解率約99%ということが分かります。
 +
 +{{:pasted:20170820-194332.png}}
 +
 +上記の操作により、手書き数字4と9の画像を機械学習して、その正解率が約99%になりましたというお話になります。
 +
 +今回用いたネットワークの構造を、もう一度見てみると、畳み込み層、Maxプーリング層、シグモイド関数と、Deep Learningの本を読んでいると、聞いたことのあるようなないような単語がちらちら見えます。理論について勉強するには、繰り返しになりますが、[[http://amzn.to/2vUf6Nf|ゼロから作るDeep Learning(Amazonへのリンク)]]という本がお勧めです。
 +
 +{{:pasted:20170820-194841.png}}
 +===== 参考文献 =====
 +
 +
 +===== リンク =====
 +
 +次:
 +<wrap hi>
 +[[NNC(SONY)で自前データで画像分類]]
 +</wrap>\\
 +
 +[[sidebar|目次]]\\
  
-===== 参考 =====+前: 
 +<wrap hi> 
 +[[installncc|NNC(SONY)のインストール]] 
 +</wrap>\\

nnc_sony_で初めての機械学習.1503225054.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)

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