TensorflowのPlaygroundで、ディープラーニングなど

１月２６日に
2017年1月期AITCオープンラボ「TensorFlowで始めるディープラーニング～入門編」
https://aitc-openlab.connpass.com/event/47662/
にいってきた。内容メモメモ

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■AITCについて

■TensorFlow勉強会ご紹介
・新メンバー募集（ＡＩＴＣ会員限定）

■PlaygroundでDeepLearning
Tensorflow Playgroundというサイトがある
http://playground.tensorflow.org/
・Classfication問題とは
　ノードの可視化について
　２次限座標（Ｘ１、Ｘ２）を青か赤に分割する
　半分訓練、

・全体レイアウト
　problem→classificationにする
　４つあるうち、左下：ガウシアン
　活性化関数：リニアは活性化関数ない
　パーセプトロン
　　　中間層がない：中間層を消す
　　　活性化関数はシグモイドなど
　→線形分離可能なものは、パーセプトロンいらない

　市松模様のＥＯＲ：
　　線一本ではわけられないので、パーセプトロンで解けない
　　リニアにしてもとけない

　ＥＯＲで
　　入力Ｘ１Ｘ２→一発で出来る
　　→特徴量を選ぶとパーセプトロンでも解ける
　　サークルは特徴量２つで解ける：Ｘ１二乗とｘ２二乗

　ＥＯＲで
　　隠れ層４個と２個にする。活性化関数はリニア以外

　円の場合
　　１層３個でできる→丸を囲むのに３ついる

　スパイラル
　　

※全部Javascriptで出来ている
　入力数、ノード数→ハイパーパラメータ　をどうするか
　のーどのところにいくと、重みが見れる
　Ｌ１：絶対値を損失関数へ
　Ｌ２：絶対値の二乗を損失関数へ

・設定できるもの
ノイズ
　ウソの訓練データ

訓練データとテストデータの割合
　
・ソースはgit hubにある
　git cloneして、インターネットなしでもできる

・ボタンを画したり出来る

■Jupyterで学ぶTensorFlow
・学習の始め方
Jupyter：統合開発環境　名前の由来の言語でも動く
・メリットブラウザですぐＰｉｔｈｏｎを確かめられる
　エラーが出ることも
・Dockerいれると、動かせる
・マークダウンを内包している
　　リスト表示　-か* を入れる
・数式も表せる→LateXがはいっている
・言語を選択する
・プリインストール教材
・TensorFlow：中で行列計算
・線形回帰をやってみる
・clear outputでリスタートすると実行結果がなくなる
・pythonには直線回帰が用意されている→これをTensorFlowで行う
・シフトエンターで実行
・TensorFlow関数として用意してくれている
　勾配効果法、重み
・まず、テストデータを乱数でつくる
・トレーニング、学習
・モデル定義、誤差関数の定義
・結果の表示
・すうじをがくしゅうさせることもできる　えむにすとのちゅーとりある
・TensorFlowがＧｏｏｇｌｅクラウドでは速いが自分のマシンでははやくない
　　→cntkははやい
・はいちゃーむ使っている人もいる

■Open AI GymでTensorFrowを使う
・TensorFlowを使ってベンチマーキングを特
　　ＣＮＮ
　　ＲＮＮ
　　ＤＱＮ
・ＤＱＮ
　ざっくり言うと
　　強化学習（Ｑ学習）Ｘディープラーニング
　　エージェントが試行錯誤
　　あるふぁご、ドローン制御、あしも
・ゲームをとく　ＯｐｅｎＡＩＧｙｍ
　動かすのに、環境

・学習環境の説明
　　さんてんしんし
　　あたり　ぱっくまん
　　月面着陸

・サンプル動かすまで
　Ｌｉｎｕｘ・Ｍａｃはうごく
　Windowsのうぶんつは、Jyupiter
　Windows10も問題ある

・gitでパッケージ入れる：クラッシックだけ
　ＯｐｅｎＡＩＧｙｍのドキュメント

・機械学習の計算
　ＧＰＵ，→ＮＶＩＤＩＡから
　　　　　　Windowsに対応しているのがある
　
・TensorFlowで実装
　ぺんだるむというのをやる
　初期値
　行動選択
　報酬


　行動選択：いーぐりーでぃ法
　行動学習；ＤＱＮ

・実装してみた
　まんなか、隠れ層
　Ｑ学習する

・実行してみる

・まとめ
　ランキング
　Open AI Gymのコミュニティ
　Open AI ユニバース→ベンチマーク

・４０ページ目くらいにＧｉｔのリポジトリ