2016年9月30日 更新

Juliaで学ぶ画像処理〜ニューラルネットワーク(Neural Network) part1〜

5,483 view お気に入り 0
これをするとMocha.jl-masterというフォルダができます。その中の/examples/mnist/のフォルダに移動してください。そこで以下のようなコマンドを実行するとファイルがインストールされます。
 (2037)

なお、これを行うにはwgetが必要なようです。
 (2039)

このようなエラーが出る際には、
 (2041)

とするとwgetのインストールができます。

一連の操作により、mnist/data/の中にtest.hdf5、train.hdf5というファイルがインストールされたと思います。これらが今回学習で用いるデータになります。

4. プログラム

今回のプログラムは右のサイトを参考しました。
Mochaのサンプルプログラム(http://mochajl.readthedocs.io/en/latest/tutorial/mnist.html

以下、環境は前回と同じJupyterを使っていきます。

まず必要なパッケージをインストールします。
 (2045)

訓練データを読み出します。今回のファイルはhdf5の形式で書かれています。
(HDF5ファイルについてはこの記事がわかりやすいです。hdf5について(http://yukisakamoto.hatenablog.com/entry/20130413/1365825028))
 (2050)

次にニューラルネットワークとして層を定義します。今回は以下のような層構造のものを使います。
 (2049)

 (2051)

44 件

関連する記事 こんな記事も人気です♪

画像処理・画像解析エンジニアMeet Up! #3 〜Lp-tech2周年特集〜を終えて

画像処理・画像解析エンジニアMeet Up! #3 〜Lp-tech2周年特集〜を終えて

2016年7月22日に画像処理・画像解析エンジニアMeet Up! #3 ~Lp-tech2周年特集~がありました。様子についてご紹介します。
画像処理・画像解析エンジニアMeet Up! #3 〜Lp-tech2周年特集〜

画像処理・画像解析エンジニアMeet Up! #3 〜Lp-tech2周年特集〜

画像処理・画像解析エンジニアのミートアップ第3段として、Lp-tech感謝祭を開催します。内容は湖城氏によるImageJの講習会、そしてLp-techの人気のある記事に関してそれの勉強会をする予定です。
Juliaで学ぶ画像処理〜ニューラルネットワーク(Neural Network) part2〜

Juliaで学ぶ画像処理〜ニューラルネットワーク(Neural Network) part2〜

今回は前回に引き続き、プログラミング言語Juliaで機械学習のニューラルネットワークの実装方法についてご紹介します。
Julia と画像処理②〜画像のセグメンテーション(Seed Region Growing とFelzenszwalbアルゴリズム)〜

Julia と画像処理②〜画像のセグメンテーション(Seed Region Growing とFelzenszwalbアルゴリズム)〜

プログラミング言語「julia」を用いて画像処理を行います.インストールに続き,今回は画像のセグメンテーションのライブラリを用いて,セグメンテーションを行います.
Deep learningで画像認識③〜ネオコグニトロンとは?〜

Deep learningで画像認識③〜ネオコグニトロンとは?〜

Deep learningは、画像認識において大きな成功を収めています。そこで用いられる多層ネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural network:CNN)と呼ばれており、画像認識に適した独特の構造を持っています。
木田智士 | 21,794 view

この記事のキーワード

この記事のキュレーター

エルピクセル編集部 エルピクセル編集部