ゼロから作るDeep Learningの学習メモ続き。 今回もコードはなし。内容的にも、知識的なもの。 今回で最後の章になる。 8章 ディープラーニング 認識精度向上について 「層数」について 「層を深くすること」の重要性 代表的なCNN 学習、推論の高速化 GPUでの高速化 分散学習での高速化 演算ビット数の削減での高速化 ディープラーニングの実用例 以上 ↓ GitHub公開のソースコード(MITライセンス) github.com 著作権表示、ライセンス文書 Copyright (c) 2016 Koki Saitoh deep-learning-from-scratch/LICENSE.…

ゼロから作るDeep Learningの学習メモ続き。 今回もコードはなし。コード書くのが面倒 考え方の理解が優先で。 7章 畳み込みニューラルネットワーク 構成要素 Convolutionレイヤ Poolingレイヤ 学習結果の可視化 CNNの例 以上 ↓ GitHub公開のソースコード(MITライセンス) github.com 著作権表示、ライセンス文書 Copyright (c) 2016 Koki Saitoh deep-learning-from-scratch/LICENSE.md at master · oreilly-japan/deep-learning-from-scrat…

ゼロから作るDeep Learningの学習メモ続き。 今回はコードなしで、自分の学び・気づきのメモだけ。 6章 学習に関するテクニック 勾配の降りていき方 重みの初期化 バッチノーマライゼーション 正則化 ドロップアウト ハイパーパラメータの検証 以上 ↓ GitHub公開のソースコード(MITライセンス) github.com 著作権表示、ライセンス文書 Copyright (c) 2016 Koki Saitoh deep-learning-from-scratch/LICENSE.md at master · oreilly-japan/deep-learning-from-scrat…

ゼロから作るDeep Learningの学習メモ続き。 5章 誤差逆伝播法 計算グラフ 各種レイヤの実装 ネットワークでの誤差逆伝播法の実装 以上 ↓ GitHub公開のソースコード(MITライセンス) github.com 著作権表示、ライセンス文書 Copyright (c) 2016 Koki Saitoh deep-learning-from-scratch/LICENSE.md at master · oreilly-japan/deep-learning-from-scratch · GitHub 5章 誤差逆伝播法 計算グラフ 厳密な数式より、計算グラフを使ったほうが分かりやすい…

ゼロから作るDeep Learningの学習メモ続き。 4章 ニューラルネットワークの学習 交差エントロピー誤差 ミニバッチ学習 微分 ニューラルネットワークでの勾配 学習の実施 python関連 ちょっとハマったこと importでやっていること リストへの要素の追加(1要素だけ) 実際に試した結果 以上 ↓ GitHub公開のソースコード(MITライセンス) github.com 著作権表示、ライセンス文書 Copyright (c) 2016 Koki Saitoh deep-learning-from-scratch/LICENSE.md at master · oreilly-jap…

ゼロから作るDeep Learning、少し進めたので、学習メモ。 GitHubでソースコードが公開されている。MITライセンス。 github.com このコードの一部を引用させていただくので、ひとまず、著作権表示と、ライセンス文書を記載しておく。 Copyright (c) 2016 Koki Saitoh ↓ ライセンスの全文 deep-learning-from-scratch/LICENSE.md at master · oreilly-japan/deep-learning-from-scratch · GitHub 3章 ニューラルネットワーク 3章 ニューラルネットワークは、前…

前回に引き続き、ペーパークラフトを夜鍋して作ってしまった。 作ったもの 前と同じキヤノンのcreativeparkから、 ドクターイエロー creativepark.canon 小田急ロマンスカー creativepark.canon どちらも、前回のE6系こまちと同じ作者さんで、小ぶりなサイズ。 製作過程 小田急ロマンスカー、新幹線より曲線少なくて楽かと思いきや、車体上部に重ね貼りするパーツがあり、そこで難儀した。いまいちうまく貼れなかった。 ドクターイエローは、こまちよりは面構成シンプルで、ちょっと楽だった。 前回はスティックのりで貼ってたが、すぐ乾くのでやりにくかった。 今回木工用ボンド…

子供がイベントで置いてあった新幹線のペーパークラフトを触ってたら、ブース担当の人にもらえた。 もしかして、こういうペーパークラフトってネットに転がってて、印刷すれば自分で色々作れるのでは？と思って調べたら、見つかった。 調べたもの これはJR西日本で、新幹線もあるし、その他特急、普通の電車も色々ある。 www.westjr.co.jp こっちはキヤノンのサイトで、電車もあるし、季節物、行事関係など役に立ちそうな物もある。 creativepark.canon 今回選んだもの 今回は、この2つをダウンロードして作った。 JR西日本のW7系(かがやき)と、 www.westjr.co.jp ↓ p…

↓ 前回記事 nokixa.hatenablog.com 前回でだいたいできたが、最後に電源スイッチを付けたかったので、追加した。 結果 こんな感じで加工完了！ 赤枠のところに、本体に穴をあけて、スライドスイッチをねじ止めし、電池ボックスと昇圧モジュールの間に配線した。 プログラム修正 電源スイッチを付けたのはすぐに電池がなくなってしまうからだが、子供へ説明するためのもっといい理由付けがしたい。 ということで、電源スイッチを入れたらLEDが光るように修正した。 生成AIに、「起動時にきれいなパターンでLEDが点灯するようにプログラム追加してください」と言ってみたら、こんな感じで作ってくれた。 …

↓ 前回記事 nokixa.hatenablog.com Bluetooth Low Energy (BLE)を使えば、Wi-Fiのときより低消費電力で、電池からでも動かせるのでは？と考えたので、それをやってみる。 BLE消費電力 第一弾プログラム プログラム ビルド 動作 LightBlueアプリでの操作 M5Stamp側の挙動 クロック周波数変えて低消費電力化 プログラム ビルド 実行 仕様改善 プログラム ビルド 動作 以上 BLE消費電力 調べてみたが、あまりいい情報はなし。 Bluetooth Low Energyの低消費電力 - フィールドデザイン 無線LANでは、100mくらいの…

↓ 前回記事 nokixa.hatenablog.com 前回、Wi-Fi接続を使って、ブラウザからバスのボタンプッシュと同等の操作ができるプログラムを作ったが、問題があったので、それを整理する。 問題点 このプログラムを、USB接続で動かしているときは問題なかったが、電池からの給電で動作させようとすると、起動せず、バスのボタンを押しても反応がなかった(=バスおもちゃに電源供給されていないと思われる)。 原因 M5Stamp C3でWi-Fiを動かすと結構消費電力が大きいのが原因のようだった。 LEDチカチカするだけのプログラムに戻したら、電池で動いた。昇圧モジュールが壊れたかとも思っていたが…

↓ 前回記事 nokixa.hatenablog.com 前回、Wi-Fi接続するプログラムをPlatformIOで作成できたので、今度は当初の目的のアプリケーション(スマホからブラウザアクセス、Webページのボタンを押して、バスおもちゃの音を鳴らす)を作っていく。 概要 ソースコード等 ソースコードでやってること ビルド 実動作 ここまで 概要 生成AIにソースコードとプロジェクト開発手順を作ってもらっているので、それを実機で動かしていく。 ソースコード等 生成AIに作ってもらったのは下記の通り。 バスのボタンへのIO番号は実際の接続に合わせて書き換えている。 main.cpp #inclu…

↓ 前回記事 nokixa.hatenablog.com 今回は、Wi-Fi接続を確認する。 概要 M5StampでのWi-Fi接続は前やったが、このときはESP-IDFを使ったやり方だった。 nokixa.hatenablog.com 今回のバスおもちゃ改造では、PlatformIOの開発環境を使うので、ここでのWi-Fiの扱い方を確認する。 やったこと まずは前回記事と同じ手順で、Wi-Fiテスト用にPlatformIOのプロジェクトを作成。 生成AI(Perplexity)に、PlatformIOでの開発方法を聞いている文脈で、「Wi-Fi接続をするプログラム」ということで聞いて、コード…

↓ 前回記事 nokixa.hatenablog.com 前回ハードはできたので、プログラミングを進めていく。 やること PlatformIOインストール プロジェクト作成 サンプルプログラム作成 ソースコード編集 platform.ini編集 デバイス接続 コンパイル、実行 サンプルプログラム2つ目 以上 やること 前まで、VSCodeと拡張機能のEspressif IDFで開発していたが、生成AIに今回こんなことをやりたいと聞いた(課金している知り合いに聞いてもらった)ところ、PlatformIOというツールでの開発例を教えてもらったので、PlatformIOをやってみる。 Platfor…

↓ 前回記事 nokixa.hatenablog.com 前回に引き続き、バスのおもちゃへのM5Stamp組み込みを進めた。 今回ははんだ付け作業。 やったこと 前回の手書き回路図をもとに、部品をはんだ付けした。 結果 こんな感じに配線した。 収納するとこんな感じ。 バスおもちゃ自体のプッシュボタンの回路接続を調べると、なんと片側がVCCに直結していた。 GND接続とプルアップかと思っていたので、想定外。 M5Stampからオープンドレイン出力で制御しようと思っていたが、それだとミスった時に、VCCとGNDがIOピンを介して直結になってしまう。 ということを心配して、IOピンとプッシュボタンピ…

M5Stampを久しぶりに触る。 子供のおもちゃで、ちょうどいい条件のものがあったので、これにM5Stampを仕込んで、改造してみる。 おもちゃ概要 対象のおもちゃはこれ。 バスの形をしていて、横にボタンが付いていて、押すと「ピンポーン 次、止まります」と音が出る。 ] www.dropbox.com 妻が誰かからもらったものだが、画像検索すると、「げんき」という雑誌の付録のよう。 げんき 2020年 12 月号 [雑誌] 本 通販 Amazon 中を開けてみる(ねじは△だが、マイナスドライバーで無理やり開けた)と、こんな感じ。 中にいい感じのスペースがあって、M5Stamp入れたり…

「ゼロから作るDeep Learning」をやって、きちんとDeep Learningの基礎を理解したかったので、購入した。 www.oreilly.co.jp GitHub - oreilly-japan/deep-learning-from-scratch: 『ゼロから作る Deep Learning』(O'Reilly Japan, 2016) 読んでコードも書きながら、ブログにも記録していく。 2章 パーセプトロン 1章はPython自体とかnumpyとかの説明なので省く。 2章から進める。 内容は、パーセプトロンの説明と、それを使った論理ゲートの実装。 パーセプトロンをクラスで実装し…

以前の記事で、シャルトル大聖堂の写真を使って、特徴点マッチングとHomography(射影変換)の記事を書いたが、射影変換でカメラ視点変換しようと思うと、被写体が同じ平面上にないといけない(1つの行列で変換できるのは同じ平面にある点に限られる)、というのを今回知ったので、訂正記事として書く。 nokixa.hatenablog.com 前の記事振り返り やること まず元と同じことを実施 射影変換行列計算 射影変換実施 マッチング点描画 マッチング点変更 左側の塔でも確認 以上 前の記事振り返り 上の記事でやったのは、 カメラ向きを変えて撮影した3枚のシャルトル大聖堂の写真を使用 特徴点を検出 …

3月の話だけど、やってみてたので記事にする。 まだまだ初心者で何も分かってないので、変なこと書いててもご容赦ください。 概要 前回は国内株と米国株それぞれの投資信託を試していたが、今回は個別株で気になる企業の株を買ってみる。 企業の情勢とかに関心を持てるきっかけになるかと。 検索 楽天証券のアプリで、国内株式で検索してみる。 まずこんな感じでランキングが出てくる。 トヨタさんが気になるので、開いてみると、こんな感じ。 1株3680円 (24/3/3時点)。 売気配とか、売数量とか、出来高とか、はよく分からない。 「個別銘柄の詳細を見る」を開いてみると、チャートとか出てくる。 この時点では、株価…

OAK-D S2の続き。 nokixa.hatenablog.com 概要 環境構築 コード変更 実行 うまく動かない… 対処 実行結果 image raw_world world mixed 以上 概要 前回のサンプルから、検出した手を3Dで表示するサンプルがあったので、それをやってみる。 使ったサンプルはこれ。 depthai_hand_trackerのリポジトリの中の、examplesディレクトリ内にあるもの。 前回、前々回に使ったものの中に含まれている。 github.com なお、今回の記事は、Jupyterで実行した結果を、一部編集して掲載している。 環境構築 Open3Dのインス…