土日でchainerの本を読み漁り 改めてじっくり読み返すと前より理解できる部分があり、知識がつながった感じがしてとても理解力が深まった 畳込みってこういう事かー ニューラルネットワークの流れ把握したわ 繰り返す事で特徴を抽出して、フィルターに反映し…

chainerで会話するボットみたいなソースを動かした その派生でターミナルからコマンドを叩くと会話の返事が返ってくるようにした しかし、ターミナルからのコマンドだと前後の文脈がわからないのではと気づく どうすればいいのか

Chainer-Slack-Twitter-Dialogueを動かす事を頑張りました testまで動いたっぽくうれしいです Slackでリクエストを送るようになっているけど、サーバー上で会話できないかプログラムを探し中

chainerでRNNで文章を教師有りで分類するプログラムを書き、ただ今試し中 何か分類したいなと思い、ラーメンを食べたい人とそうで無い人を判定するシステムにしました 教師データを集めるために、ブラウザベースで教師データを生成できるシステムを組みまし…

chainer-ptb.pyの延長で、２つの文章を入力して、 類似度を返す的な事をやりたいなと思い やりかた探し中・・・ モデルを読み込んで文章をベクトルにする方法ってなかったっけなと思い あるのだろうけど、基礎的な知識がないから対応できないんだろうな

chainerのchainer-ptbをやってみました ニュース媒体のツイートを適当に集めて、その中から３０００ツイートを学習させてみました 期待としてはgentxtすると、ツイートっぽい文字が出て来て欲しいなあと思って。 CPU８Gのサーバーで学習させました。１２時間…

土日で機械学習の本を買いあさり読みあさり、ネットもQiitaも読みあさりました なぜ機械学習によって画像が分類できるのかがぼんやり分かって来た気がする 全体の輪郭が分かってくると、細部が気になり出す なぜソフトマックス関数が出てくるのか 確立にでき…

chainerにツイッターを学習させたところ、 train３０００ツイート test３００ツイート valid３００ツイート 学習させようとして、１０時間くらいかかりそうだったので、 AmazonのGPUにしようと決めました。

やっとchainer-ptbでgentext.pyができた。 機械学習した文章が表示された。 全く意味のわからない文章だけど、感慨深し。。

やっとchainer-ptbを動かす事ができました。 しかし、sakura vpsの８Gだと時間がかかりすぎる。。 学習み１日くらいかかりそう。 AWSのGPUを試す時がきたか・・・

chainerのptbをいじるというところまでこぎつけた。。 全く知識のない状態から勉強する場合、 1. kmeansのサンプルを動かす 2. qiitaの機械学習の記事を見まくる 3. 機械学習の本をパラパラ読む などするとサンプルのコードをなんとなく見れる程度には知識が…