深層学習の学習 【その7】
これまでmnistを用いた手書き文字判別を試してきました。
kuroyagi.hatenablog.com
確かに手書き文字の判別は出来ましたが、ほとんどコピペに近いレベルです。やったことと言えば、pythonやchainerのバージョンの壁を乗り越えるための修正程度…。
このままでは、独自に実装するなんて夢のまた夢です。ということで、もう少し本質的な仕組みを理解しつつ、実装のスキルを身につけるために3つのアプローチで攻めていきたいと思います。
1. mnist手書き判別において何をやっていたのかを実装レベルで確認しなおす
2.簡単な処理モデルを0から構築する
3. そして3つ目は少し難しくても良いから面白い実装例を見つけて手習い
1に関しては最近更新している以下"pythonの基本"シリーズで進めている内容学びつつ、過去に書いたmnist判別用ソースコードにコメントを足してき完全に理解できるようにします。
Pythonの基本～まとめ～ - Kuroyagi飼育日誌
また、そのあたりについて色々と書いてある以下記事を見つけたのでこちらも読んでpythonの練習がてら似たようなことをしていきたいと考えています。
qiita.com
2に関しては以下の記事が良さそうかな？ということで、このあたりでchainerのエッセンスを見つめなおしたいと思います。
hi-king.hatenablog.com
3に関しては以下記事がハードウェアの領域まで進出しており、より実務向けのサンプルとしてもってこいだと思うのでチャレンジしてみたいと思います。
qiita.com
さらに、面白いといえばそもそもディープラーニングを用いてどんなことが出来るのか？という本質を知る為に以下の記事もなかなか面白いので何かのヒントになるよう読んでおきます。
