「学習したことをアウトプットする癖をつければ、吸収は圧倒的に早くなる」ということは、技術職なら必ず一度は聞いたことがあるだろう。 しかし、アウトプットの有効性について理解していても、実際にはその通りにできず、インプットのみの学習に留まってし…
背景 SQLで分析をしていると、粒度の異なるグルーピングを同時に行いたくなる場合がある。 例えば何らかの割合を出すために「分子はカラムAとカラムBでGROUP BYしてSUM、分母はカラムBだけでGROUP BYしてSUMしたい」という場合がある。 このような場合に、教…
新しい会社に来て初めてGoogle BigQueryに触っているので、新しく学んだ概念や機能を備忘録として記していきたい。 今日のテーマは分割テーブル。 分割テーブをざっくり要約すると…… 分割テーブルは、巨大なテーブルに対するクエリのパフォーマンスを上げる…
物体検知問題を解くための様々なネットワークについて調べていたので、備忘録も兼ねて参考になったリンクをまとめておく。 全般 下記の記事に目を通しておけば、たいていのネットワークの知識は網羅できる。 Deep Learningによる一般物体検出アルゴリズムの…
画像分類問題を解くためのCNN系の様々なネットワークについて調べていたので、備忘録も兼ねて参考になったリンクをまとめておく。 全般 下記2つの記事に目を通しておけば、たいていのネットワークの知識は網羅できる。 特に前者は記述量に圧倒される。一読の…
情報幾何を勉強するための前準備として位相空間を学び直していたところ、「はじめよう位相空間」という痒いところに手が届く教科書に巡り会えたので、紹介する。 学生の頃は位相空間に手も足も出なかった私でも大まかなイメージを掴むことができたので、位相…
初めてRNN(LSTM)を実装したので備忘録として。 目標 TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門の第4章に従い、TensorFlowでMNISTを分類するRNN(LSTM)を実装してみる。 ついでに、TensorBoardに正解率等を表示する。 ※ LSTMの理論的説明はこちらを御覧くださ…
初めてCNNを実装したので備忘録として。 目標 TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門の第3章に従い、TensorFlowでMNISTを分類するCNNを実装してみる。 ついでに、TensorBoardに正解率等を表示する。 ※ CNNの理論的詳細については定番のConvolutional Neu…
TensorBoardを初めて触ったので備忘録として。 TensorBoardは、TensorFlowのモデルの構造や精度等を可視化してくれる活かしたツールです。 目標 TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門の第3章に従い、TensorboardでMNIST分類器の精度や重み等を表示して…
TensorFlowでMNISTの分類器を実装した記事はいくらでもあるのだが、備忘録として。 目標 TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門の第2章に従い、MNISTデータの分類器を構築する。 方針 隠れ層1つの単純なモデル 隠れ層の活性化関数はRelu、出力層の活性化…