PyTorchでMNISTの手書き数字認識モデルを構築する
開発環境設定
WSL2(Ubuntu 22.04) + PyTorch 2.1.2 + Python 3.9.18環境構築
ハードウェアアクセラレーション設定
import torch
# CUDA互換GPUの利用設定
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"使用デバイス: {device}")
データ処理パイプライン構築
データセット準備
from torchvision import datasets, transforms
# ...
6月20日 16:09 投稿
Gradioを使用したフィットネスカロリー消費予測アプリの構築
プロジェクト背景と目的
フィットネスは現代生活の重要な一部となっており、運動中のカロリー消費を正確に予測することは、個別化されたフィットネスプランを策定する上で重要な意味を持ちます。本プロジェクトでは、深層学習に基づく予測モデルを構築し、Gradioフレームワークを用いてユーザーインターフェースを実装することで、フィットネスカロリー消費の迅速な予測を ...
6月18日 17:45 投稿
CaffeのSolver設定とネットワーク構造の詳細
Solverの役割と最適化アルゴリズム
深層学習モデルの学習過程では、損失関数を最小化する最適なパラメータを見つける必要があります。CaffeのSolverは、この最適化プロセスを担当します。Solverは、指定された最適化アルゴリズムに基づいてネットワークの重みを更新します。Caffeは以下の6種類の最適化アルゴリズムをサポートしています。
Stochastic Gradient Descent (S ...
6月17日 18:00 投稿
GitHubコード修正ガイド：乳腺超音波腫瘍セグメンテーションプロジェクト
目次- プロジェクト概要
明らかなバグ修正
必要なファイル追加
落としやすいポイント
その他の注意点
プロジェクト概要
GitHubリポジトリ：https://github.com/xorangecheng/GlobalGuidance-Net
論文リンク（2021年MIA論文）：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1361841521000359
GitHubで公開されているコードにはいくつかの問題点があるため、本記事 ...
6月16日 17:39 投稿
PyTorch実践ガイド：モデル訓練の高速化とリソース最適化
深層学習の現場では、モデルの学習効率とハードウェアリソースの消費バランスを最適化することが常務課題となっています。演算性能の向上に伴い大規模なネットワークの構築は容易になりましたが、実務環境では訓練時間の短縮とメモリ使用量の抑制がボトルネックとなりやすいです。PyTorchはその動的グラフ構造と柔軟なAPI設計から広く採用されていますが、標準設定に加え高 ...
6月14日 17:47 投稿
LSTMネットワークの詳細解説：原理、構造分析、数学的導出、実装コード
一、LSTMの発展背景
LSTM（Long Short Term Memory Network）は、Hochreiter & Schmidhuber（文献引用：[Hochreiter, S, and J. Schmidhuber. "Long short-term memory." Neural Computation 9.8(1997):1735-1780]）によって1997年に初めて提案されました。その後、Felix Gers、Fred Cummins、Santiago Fernandez、Justin Bayer、Daan Wierstra、Julian Toge ...
6月9日 22:30 投稿
深層学習とYOLOを活用したスマートフルーツ検査システムの実装
深層学習とYOLOを活用したスマートフルーツ検査システムの実装
はじめに
消費者にとって、果物の品質は選択と健康に直結する重要な要素です。従来の目視検査は効率が低く、人為的誤差の影響を受けやすいという欠点があります。深層学習技術を導入することで、高速かつ自動化された果物品質検査を実現できます。
本記事では、YOLO（You O ...
6月7日 19:09 投稿
生成モデルの基礎：GANの理論と実装入門
生成モデル概要
GPTやQwenなどの一般的な生成モデルは主にテキスト生成に特化していますが、画像生成技術では主に以下の三つのアプローチが主流です：1. GAN、2. VAE、3. 拡散モデル。本記事では生成モデルの基礎としてGANについて詳細に解説します。
GAN（Generative Adversarial Networks）の理論
GANの核心概念は、生成ネットワークGがデータ分布を学習し、識別ネット ...
6月6日 22:01 投稿
GitHubプロジェクトの再現：実践ガイド
GitHubプロジェクトの再現：実践ガイド
初心者にとってGitHub上の深層学習プロジェクトを再現することは非常に有益な学習プロセスですが、その過程は往々にして困難です。このプロセスはコード実装の詳細を理解するのに役立ち、また自身のプロジェクトのための参考になる可能性があります。以下にGitHubプロジェクトを再現するための詳細なステップガイドを示します。 ...
6月5日 23:26 投稿
Kerasの主要レイヤー構造と実装方法
主要レイヤー概要
Kerasのcoreモジュールはニューラルネットワーク構築に不可欠な基本レイヤーを提供します。全結合層や活性化層など、代表的なレイヤーの実装方法を解説します。
全結合層（Dense）
keras.layers.Dense(
neurons,
activation_fn=None,
use_bias=True,
kernel_init='glorot_uniform',
bias_init='zeros',
kernel_regular=None,
...
6月2日 23:53 投稿