Pythonのnumpyで機械学習の行列計算を書く代わりにOpenCV(C++)のcv::Matが使えないだろうか?

例えばpythonだと2行2列の行列の内積の計算は次のように書く。

import numpy as np
A=np.array([[1,2],[3,4]])
B=np.array([[5,6],[7,8]])
X=A.dot(B)

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機械学習 名古屋 分科会 #3に行ってきた。

前回の続きだ。

今回は、第3章のニューラルネットワークをやった。
基本的には行列の掛け算と足し算で構築される。
行列の掛け算は、参考書ではnp.dot(A,B)という形で書いているが、A.dot(B)と書く方が短く書けるという。
後半部分は、既に学習済みの行列データ(重みデータ,バイアスデータ)をダウンロードして読み込んで動かすという内容なのだが、データの用意をしてなくてハンズオンでは試せなかった。
pythonのpickleという仕組みを使っていたのだが、参考書にはimportが書いてない。参考書のこのコードを動かすにはimportが必要なので注意。
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痴漢冤罪からの逃走のための安全に線路上を逃げられるようにアシストするアプリとか需要があるのだろうか?

最近、痴漢あるいは痴漢冤罪で線路を逃げるというニュースが頻発していて、線路を逃げるべきでないという意見と、やはり線路を逃げるべきという意見があり、対立している。

有名な痴漢冤罪事件などはWikipediaなど出ている。
→ 痴漢冤罪 – Wikipedia

特にショッキングなのが、三鷹バス痴漢冤罪事件だろう。(電車では無いが)
→ 【怖すぎ】「三鷹バス痴漢冤罪事件」の有罪判決理由が酷すぎると話題に – NAVER まとめ
→ 「逆転無罪」を勝ち取ったとはいえ～三鷹バス痴漢冤罪の教訓│小石勝朗「法浪記」 マガジン9

痴漢冤罪の防止用に電車に乗っている間は手を拘束する特殊な時限式の鍵付き手袋のような物が必要なのではと思ったが、どんなに痴漢ができないということを証明しても上記のような裁判官の場合には無駄だろう。
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機械学習 名古屋 分科会 #2に行ってきた。

前回の続きだ。

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機械学習 名古屋 分科会 #1に行ってきた。

機械学習名古屋勉強会の分科会で、「ゼロから作る Deep Learning」という本の勉強をする会だ。

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(Amazon)
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UE4 Unreal C++コードリーディング会@大阪に行ってきた。

主催はalwei氏で、前に第1回 Unreal Engine4 名古屋勉強会で講師をしていた人だ。

Unreal C++のソースコードは、UE4で新規プロジェクトを作る際にBluePrintのプロジェクトでなくC++プロジェクトに設定して作成すると、そのプロジェクトのスケルトンのソースコードとエンジン部分のソースコードが入った状態で作成される。

実際にThirdPersonプロジェクトをC++のプロジェクトとして作成して、確認してみた。
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Windows PCにTensorFlow 1.0をインストールしてみたのだけど、エラーメッセージが出たりするのでちょっと不安な感じだ。

Windows版Pythonをそのままインストールするのではなく、環境構築を容易にするためAnacondaと言うソフトをインストールした。

Python 3.6がデフォルトだとインストールされたようだ。
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機械学習　名古屋　第９回勉強会に行ってきた。
前回の第8回には都合が悪くて参加できなかった。

・勉強会の概要
前回のハンズオンの続編で、ECサイトのアクセスログの機械学習をやった。
前回の話が見えないので、まずアクセスログを学習させて何がゴールになるのか分からなかった。
ハンズオン後に話があったのだが、サイトの改善案を考えるための指標を検討する材料みたいな、ふわっとした話だということだった。

TensorFlowが1.0になったのでそれに対応したコードを書くというのが必要というのが気になった。
いくつか互換性がなくなった箇所があったそうだ。
ハンズオンのコードでifで場合わけして対処している部分が参考になる。

ハンズオンの後は、3件の発表。
kmt_tさん、「画像の精細化」
n-katsさん、「TensorFlowで絵を描いてみた」
satsuki kawamuraさん、「人工知能xデザイン（仮）」

画像の精細化は、waifu2xみたいにアニメ調のイラスト絵などを学習させて、もともとの絵の解像度よりも高い解像度の画像を生成するということをやっていた。
画像の劣化要因の逆フィルタ、回帰による元画像推論という考え方で、SRCNNから始まって、GANなどを応用している。独自のホットスポットという考え方で効率化をしていた。
2～3年後にリアルタイムで4Kの超解像ができそうという話だった。

TensorFlowで絵を書いてみたという話は、ゼロから猫の絵を生み出した有名なやつではなく、ゴッホの絵などの特徴を学習させて、写真を元にその絵のタッチで絵を書かせるというものだ。

人工知能xデザインの話は、よく分からなかった。