Raspberry Piから制御できるロボットであるAlphabot2を手に入れたので，組み立ててC++から動かしてみる． (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 組み立ててみるとこんな感じ 電源を入れるとLEDが光る 電池で動く 最初ニッケル水素電池を挿し…

ベイズ学習の基本であるパラメータの事後分布および未観測データの予測分布の計算についての概要． 一般的に，機械学習モデルのもつパラメータをデータから決定することを学習と呼ぶ． ベイズ推論の枠組みでは，パラメータも何らかの不確実性を持っているよ…

Edge TPUを用いて，自作データセットによるClassifierの再学習（転移学習）を試してみた． (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); Edge TPUでは，サーバで分類モデルを再学習する代わりに，ImprintingEngine APIを使用してEdge TPU上で転移学…

一般的に教師あり学習モデルは，任意の損失関数に対してデータの「当てはまり具合」を最適化するように関数を選択する． しかし，この関数が与えられたデータに対してあまりに複雑すぎると，今現在手元にある学習データのみに適合してしまい，未知のデータに…

いい感じのプログレスバーを作ってくれるPythonのライブラリであるtqdmで，プログレスバーの隣に標準出力を更新し続ける方法． github.com tqdm means "progress" in Arabic (taqadum, تقدّم) and is an abbreviation for "I love you so much" in Spanish (…

大規模で複雑な教師ネットワークの出力をもとに，より小さなネットワークを学習する蒸留について． 機械学習モデルの性能評価で重要なのは，学習データに対する正解率ではなく，学習データに含まれていないようなデータに対する汎化性能の方． パラメータの…

ICLR2019採択論文"SNIP: Single-Shot Network Pruning Based Oo Connection Sensitivity"をレビュー． 元論文はこちら: openreview.net パラメータ数の多い畳み込みニューラルネットワークを，分類精度をほとんど落とさずに大幅にスパース化するnetwork prun…