機械学習/TensorFlow のバックアップソース(No.4)

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機械学習/TensorFlow へ行く。
- 1 (2017-05-16 (火) 23:02:49)
- 2 (2017-05-16 (火) 23:23:59)
- 3 (2017-05-17 (水) 10:51:02)
- 4 (2017-05-17 (水) 12:01:38)
#author("2017-05-17T03:01:38+00:00","default:admin","admin")
-[[TensorFlow:https://www.tensorflow.org]]

-[[書籍転載：TensorFlowはじめました ― 実践！最新Googleマシンラーニング:http://www.buildinsider.net/small/booktensorflow]]

*インストール [#x953417c]
-[[Installing TensorFlow on Mac OS X:https://www.tensorflow.org/install/install_mac]]

-pyenv をインストール
-Python3 をアクティブ設定
-Tensorflow をインストール
 $ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.1.0-py3-none-any.whl
 $ pip install --upgrade $TF_BINARY_URL


*TensorBoard [#e1d9066c]

*関連ライブラリ [#ke36aa08]
**数値計算 [#uf864bcd]
-[[NumPy マニュアル:http://docs.scipy.org/doc/numpy]]
-[[Pandas マニュアル:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/]]

**形態素解析 [#idc3c801]
-[[MeCab:http://taku910.github.io/mecab/]]
-[[Janome:http://mocobeta.github.io/janome/]]

*文章の類似度 [#k8765b14]
**Word2Vec [#z2296951]
***Gensim [#xff5c8b2]

**n-gram [#s1bb6e2d]
-テキストで「隣り合ったN文字」のこと
-n-gramを総当たりで比較すれば、文節の順番が異なっていても、出現する単語の種類や頻度を比較することができる

**レーベンシュタイン距離 [#w438823a]
-2つの文字列がどの程度異なっているかを示すもの、編集距離（Edit Distance）とも呼ばれている
-スペルミスの修正や類似語句の検索などに用いられる
-バイオインフォマティクス分野やDNA配列同士の類似性を判断する際にも利用される

*文書生成アルゴリズム [#je52a49c]
**マルコフ連鎖 [#l664826f]
-マルコフ連鎖とは、確率過程の一種
-マルコフ性（Markov property）とは、次の状態が過去の状態に依存せず、現在の状態にのみによって決まる性質のこと

**RNN（Recurrent Neural Network） [#od3b47d7]
-ニューラルネットワークを再帰的に扱えるようにして、時系列モデルの解析ができるようにしたもの

**LSTM（Long Short Term-Memory） [#d2622f58]
-RNNを改良したもの
-RNNが多階層になりすぎると過去の依存関係を覚えきれないので、RNNに長期的に情報を記憶するためにブロックを採用したもの

*画像分析 [#ve753ce7]
**Average Hash [#o03c8ae2]
-画像を比較可能なハッシュ値で表す
-ハッシュ関数 MD5 や SHA256 などを使うと、様々なデータの値を要約したハッシュ値を得ることができ、これらのハッシュ値は同一データを検出するのに役立つ
-画像（の内容）が同一かどうかを検出するのに、MD5やSHA256などのハッシュ関数を利用することはできない

-Average Hash の方法
--画像のサイズを 8x8 に縮小
--色をグレースケールに変換
--画像の各ピクセルの平均値を計算
--各ピクセルの濃淡が平均より大きければ1、平均以下なら0とする

**画像データセット [#i59fbf51]
-[[Computational Vision at CALTECH:http://www.vision.caltech.edu/archive.html]]

*用語 [#y0060450]
-Tensor(テンソル)
--n次元の多次元配列
-データフローグラフ
--データの流れ(フロー)を定義したグラフ
-プレースホルダ
--テンプレートに値を当てはめるための仕組み

*Tips [#tdec11ae]
-[[TensorFlow の "AttributeError: 'module' object has no attribute 'xxxx'" エラーでつまづいてしまう人のための移行ガイド:http://qiita.com/shu223/items/ef160cbe1e9d9f57c248]]