StructBERT感情分析モデルのデプロイ：2GB低メモリ環境における実機検証レポート
1. 制限環境下でのNLPモデル運用
感情分析やテキスト分類などの自然言語処理（NLP）タスクにおいて、BERTファミリーのモデルは高い精度を誇ります。しかし、GPUメモリ（VRAM）の消費が激しく、高価なハイエンドGPUが必須であると考えられがちです。本記事では、エントリークラスのT4 GPU（VRAM 2GB設定）という厳しい条件下で、アリババ達摩院（Alibaba DAMO Academy）が ...
10月29日 16:43 投稿
LeNetを用いた眼疾患画像分類：iChallenge-PMデータセットの実装例
画像分類の古典的モデルであるLeNetを、実際の眼疾患データセット（iChallenge-PM）に適用し、病的な近視の識別を行うプロセスを解説します。近視は進行すると網膜変性などの病理的変化を引き起こす可能性があるため、初期段階での自動識別は非常に重要です。
データセットの概要
iChallenge-PMデータセットは、以下の命名規則に基づいて分類されています。
Pから始 ...
10月22日 14:55 投稿
PyTorchとCUDAを利用したGPU向けDocker開発環境の構築ガイド
1. Dockerfileの定義
深層学習モデルの開発に適したベースイメージを選択し、必要な依存ライブラリをインストールするためのDockerfileを作成します。ここでは、PyTorchとCUDA 11.3をベースにした環境を構築します。
FROM pytorch/pytorch:1.10.0-cuda11.3-cudnn8-devel
# パッケージマネージャーのクリーンアップとミラーサイトの設定
RUN rm -f /etc/apt/sources.list. ...
10月9日 02:09 投稿
MNISTデータセットを用いた統計的機械学習とディープラーニングの比較検証
手書き数字識別タスクにおいて、従来の統計的機械学習手法と近年のディープラーニング手法の性能差を明らかにすることは、モデル選定における重要な指針となります。本記事では、標準的なMNISTデータセットを用い、ディープニューラルネットワーク（DNN）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、およびサポートベクターマシン（SVM）などの代表的なアルゴリズムを同一条 ...
10月1日 12:39 投稿
TikZ を活用した深層学習モデル構造図の作成テクニック
TikZ と LaTeX の基礎環境
深層学習の研究論文や発表資料を作成する際、Convolutional Neural Network (CNN) などのネットワーク構造を視覚的に表現することは重要です。LaTeX の拡張パッケージである TikZ は、ベクター形式で高品質な図形描画を可能にする強力なツールです。
ローカル環境への LaTeX インストールは重く時間がかかる場合がありますが、Overleaf などのオ ...
9月23日 23:44 投稿
tdmpc2 における Meta-World 環境のタスク指定エラーと解決手法
起動コマンドでの例外発生
強化学習アルゴリズムの実装ライブラリである tdmpc2 を使用し、Meta-World シミュレーション環境上の特定タスク（例：assembly）でトレーニングを開始しようとした場合、以下の入力に対して予期せぬ例外が発生することがある。
$ python train.py task=assembly
ValueError: Failed to make environment "assembly": please verify that depende ...
9月5日 08:59 投稿
YOLOv5 Backboneモジュールの実装
この記事では、YOLOv5のBackboneモジュールを実装する手順を説明します。
環境設定
言語: Python 3.8
開発環境: PyCharm
データセット: 天気予測データセット（参照: 深度学習Day-03）
ライブラリ: torch==1.12.1+cu113, torchvision==0.13.1+cu113
初期設定
1. GPUの設定
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import transforms, datasets
import warn ...
8月28日 14:46 投稿
深層学習モデルのパラメータに関する理解
深層学習モデルのパラメータに関する理解
深層学習モデルのパラメータは、モデルの挙動を決定する重要な要素です。パラメータの役割を理解するためには、以下の開発プロセスを把握することが有効です。
mermaid
flowchart TD
A[モデル構造定義] --> B[パラメータ初期化]
B --> C[モデル訓練]
C --> D[最適パラメータ獲得]
モデル構造定義
モデル設計では層の ...
8月3日 21:08 投稿
YOLOV8の改良 - 動的スネークコnvolutionの導入
01 動的スネークコnvolutionの概要
主に管状構造のセグメンテーションに使用されるコnvolutionで、血管や道路などの細長い連続的な構造を対象としています。スネークコnvolutionは高精度なセグメンテーションを可能にしますが、その課題は細かい局所的な構造特徴と複雑で変動する全体的な形状特徴からの学習です。したがって、モデルは特徴を学ぶ際にコnvolutionカーネルの ...
7月13日 18:52 投稿
DeepSeek APIを活用したSQL最適化ツールの構築
DeepSeek APIキーの取得手順
1. DeepSeek公式サイトへのアクセス
以下のURLから公式サイトにアクセスします：
https://www.deepseek.com/
2. APIキーの作成
生成されたAPIキーは以下の通りです：
sk-dbd3e5790bab4e5ea244f2a535af7665
3. 本人確認とチャージ
API呼び出しには本人確認手続きとチャージが必要です。ここでは10元をチャージしました。
4. 環境変数の設 ...
7月9日 18:44 投稿