機械学習ライブラリ : tensorflow
Post on 15-Apr-2017
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機械学習ライブラリ:TensorFlow
エスキュービズム・テクノロジーエンジニア勉強会
S-cubism Technology Inc.
目次
1.TensorFlow
2.Tensorbord
1. 二次関数
2. MNIST
3.まとめ
1
1. TensorFlow
• Google独自の機械学習技術をオープンソース化
–機械学習特にディープラーニングを実装するためのライブラリ
–画像検索やスマート返信機能などに用いられている
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TensorFlow
• TensorFlowとは?
– Tensor(多次元配列、行列)
– Flow(計算処理)
• 簡易/柔軟な記述方式
• 可視化機能
–構築した計算フローの可視化機能
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TensorFlow
• TensorFlowでは計算処理はグラフで表現
– ノード(Node)とエッジ(Edge)
– Nodeは計算処理(Ops)か末端の入力/出力
– Edgeは計算結果の値(多次元配列)
• Sessionコンポーネントが計算処理
– CPU, GPUなどの計算資源を割り当て
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計算フローの図
• 矢印部分がEdge
–計算結果の結果(tensor, 多次元配列)
• ●部分がNode
–定数および計算処理(四則演算、累乗)
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記述例:計算フローグラフ
• 二次関数の計算フロー
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記述例:計算フローの実行
• Sessionの実行
–計算結果を出力
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ディープラーニング利用
• ニューラルネットワークの入力、出力は多次元
– TensorFlowで処理の記述および計算が可能
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TensorBoard
• TensorFlowが提供している可視化機能
• ニューラルネットワークの処理の様子
–式の計算結果のグラフ
–計算フローの図
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計算フロー図:二次関数
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計算フロー図:二次関数
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二次関数グラフ
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チュートリアルの実行:MNIST• 手書き文字認識の学習
– 0~9までの手書き文字を判別する
• TensorFlowのチュートリアルの一つ
– RNNやword2vec等
–訓練誤差の変化をTensorBoardで表示
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TensorBoard:計算フロー図
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TensorBoard:計算フロー図
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TensorBoard:訓練誤差
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まとめ
•TensorFlowの紹介
–計算処理の記述
– TensorBoardによる可視化
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参考資料• TesorFlow公式
– https://www.tensorflow.org/
• Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた– http://nextdeveloper.hatenablog.com/entry/2015/11/10/204609
• TensorFlowを算数で理解する– http://qiita.com/icoxfog417/items/fb5c24e35a849f8e2c5d
• TensorFlowで Hello Worldを動かしてみた&その解説– http://dev.classmethod.jp/machine-learning/tensorflow-hello-world/
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