初めに概略を述べておくと、「不思議の国のアリス」風の文章を生成するには、「4_1_1：LSTM 文章生成サンプル」で示したml5.charRNN()の第１引数を、「不思議の国のアリス」のモデルへのパスに変えるだけです。た […]
続きを読む月: 2018年12月
4_1_1：LSTM 文章生成サンプル ml5.js JavaScript
本記事は、「ml5-examples/p5js/LSTM/LSTM_Text」で公開されているサンプルの解説です。このサンプルでは、ヴァージニア・ウルフというイギリスの小説家の文章が使われています。 次のリンクをクリック […]
続きを読む4_1：文章の自動生成 ml5.js JavaScript
charRNN() （LSTMGenerator()） LSTM (Long Short Term Memory、長短期記憶)ネットワークは、たとえばテキストの文字や音楽の音符など、連続しそのつながりの順番が意味を持つデ […]
続きを読む3_1_2：MobileNetによる特徴抽出を使用した画像回帰 ml5.js JavaScript
以下は、「ml5-examples/p5js/FeatureExtractor/FeatureExtractor_Image_Regression」で公開されているサンプルの解説です。 次のリンクをクリックすると、このサ […]
続きを読む3_1_1：MobileNetによる特徴抽出を使用した画像分類 ml5.js JavaScript
以下は、「ml5-examples/p5js/FeatureExtractor/FeatureExtractor_Image_Classification」で公開されているサンプルの解説です。 次のリンクをクリックすると […]
続きを読む3_1：特徴抽出(Feature Extraction) ml5.js JavaScript
featureExtractor() ニューラルネットワークは画像内容の認識に使用できます。画像をある決まったカテゴリーに分類する際、ほとんどの場合は、大きなデータセットで訓練された”訓練済み”モデルを使用することになる […]
続きを読む2_1_5：MobileNetとp5.js、p5.speechを使った音声出力をともなうスカベンジャーハントゲーム ml5.js JavaScript
以下は「ml5-examples/p5js/ImageClassification/ImageClassification_VideoScavengerHunt」で公開されているサンプルのコード解説です。 次のリンクをク […]
続きを読む2_1_4：MobileNetとp5.js、p5.speechを使った音声出力をともなうWebカメラ画像分類 ml5.js JavaScript
以下は「ml5-examples/p5js/ImageClassification/ImageClassification_VideoSound」で公開されているサンプルのコード解説です。 次のリンクをクリックすると、こ […]
続きを読む2_1_3：MobileNetとp5.jsを使ったWebカメラ画像分類 ml5.js JavaScript
以下は「ml5-examples/p5js/ImageClassification/ImageClassification_Video」で公開されているサンプルのコード解説です。 次のリンクをクリックすると、このサンプル […]
続きを読む2_1_2：MobileNetとp5.jsを使った複数画像の分類サンプル ml5.js JavaScript
以下は、「ml5-examples/p5js/ImageClassification/ImageClassification_MultipleImages」で公開されているサンプルのコード解説です。 次のリンクをクリック […]
続きを読む2_1_1：MobileNetとp5.jsを使った画像分類サンプル ml5.js JavaScript
以下は、ml5-examples/p5js/ImageClassification/ImageClassificationで公開されているサンプルのコード解説です。 次のリンクをクリックすると、このサンプルの動作が確認で […]
続きを読む2_1：画像分類(Image Classification) ml5.js JavaScript
imageClassifier() ニューラルネットワークは画像内容の認識に使用できます。ml5.imageClassifier()メソッドは、訓練済みモデルを使って画像を分類するオブジェクトを作成します。 以下のサンプ […]
続きを読む1_2：Promiseとコールバックの使用に関する留意点 ml5.js JavaScript
以下は「A note on using Promises and Callbacks」ページの翻訳文です。 ml5.jsは、p5.jsライブラリのシンタックスやパターン、スタイルに強い影響を受けていますが、ml5.jsが […]
続きを読む1_1：ml5.jsの準備 ml5.js JavaScript
ml5.jsの本家サイトは「ml5js · Friendly Machine Learning For The Web」です。 「ml5-examples/p5js」で公開されているサンプルでは、「p5.js」と「p5. […]
続きを読むもっと優しく機械学習が行える ml5.js JavaScript
機械学習を本格的に学ぶのであれば、Python言語の学習から始めるのが、一見遠回りに思えても、最終的には近道であり、本道です。 TensorFlow.jsは、Python言語を学ばずに、今知っているJavaScript言 […]
続きを読む14_8：メモリ管理
dispose tf.Tensorやtf.Variableからdispose()を呼び出すと、そのオブジェクトがパージ(一掃)され、オブジェクトが占めていたGPUメモリが解放されます。 const x = tf.tens […]
続きを読む14_7：訓練
TensorFlow.jsではまた、訓練を実行し勾配をしきりに計算するAPIも提供されています。 演算とAPIを組み合わせ、出力と入力で自動的に微分する関数の例を示します。 勾配 tf.grad tf.grads tf. […]
続きを読む14_6：モデルとレイヤー
モデル モデルは、プログラミング概念で言う関数のようなものです。モデルに入力を与えると、モデルは希望する出力を生み出します。 TensorFlow.jsには、モデルの作成方法が２通りあります。 直接演算を使用する // […]
続きを読む14_5：演算
TensorFlow.jsではテンソル上で実行できる演算が提供されています。これらの演算は、そのテンソルの値を変えるのではなく、新しいテンソルを返します。 算術演算 – tf.add (a, b), tf.sub (a, […]
続きを読む14_4：変数
TensorFlowを使ってモデルを構築したり訓練するときには、プログラムの実行中に更新したり変更したりできる値をメモリ位置に保持する必要があります。TensorFlowではこれは変数によって行われます。 既存の変数に新 […]
続きを読む14_3：テンソルの作成
よく使われる例 – tf.tensor (values, shape?, dtype?) const shape = [2, 3]; const a = tf.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6], sha […]
続きを読む14_2：テンソル(tensor)
テンソル(tensor)は、TensorFlowにおける基本単位で、根幹的なデータ構造です。 テンソルは、数値のn次元の集まりで、ランク(rank)とシェイプ(shape)、タイプ(type)によって識別されます。 – […]
続きを読む14_1：TensorFlow.jsとは？
ブラウザ内で行える機械学習 ブラウザで機械学習が行えるということは、ライブラリやドライバをインストールしなくても、プログラムがWebページ上で実行できる、ということです。、TensorFlow.jsは自動的にWebGLを […]
続きを読む14：Tensorflow.js チュートリアル – TensorFlow.jsのコア概念入門
以下は「Tensorflow.js Tutorial – Introduction to TensorFlow.js and Core Concepts」ページを永井が独自に日本語に訳したものです。 Tensorflow […]
続きを読む13_7：グラフを追加
最後に、メインのJavaScriptのforループの外側にさらにループを追加し、訓練回数だけ繰り返すようにします。また学習の進み具合の分かるグラフや、訓練のスピード値を追加します。 このリンクをクリックすると、最終のカー […]
続きを読む13_6：報酬を割引き、勾配を重みに適用する
いよいよカートポールサンプルの核心に入っていきます。ここでは、「報酬を割引き、それを反映した勾配を重みに適用する」ということを行います。具体的には、「割引率と、全ゲームで集めた全報酬から、報酬の割引を実行する。そして報酬 […]
続きを読む13_5：勾配と報酬の記録
得られた勾配は、ゲームの全ステップ(内側のforループ)で一度記録し、1ゲームの終了後、外側のforループで、ゲームごとに記録します。また報酬は、ゲームの全ステップでゲームがつづいている間は配列に1を追加しゲームが終わる […]
続きを読む13_4：行動を組み込む
つづいて、モデルを作成し、行動を組み込んでいきます。ただし通常と異なり、モデルにはオプティマイザーは指定せず、コンパイルもしません。 const buildModel = () => { const model = […]
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