Deep-Learning ディープラーニングのお勉強～その7。M5StackとM5Cameraで手書き数字リアルタイム画像認識実験～
ディープラーニングのお勉強第７弾で、M5StackとM5Cameraを使って、WiFi TCP で動画ストリーミングしながらリアルタイムで畳み込みニューラルネットワーク(CNN)演算させて、手書き数字画像認識に挑戦してみました。メモリがギリギリですが、何とかAIガジェットっぽいものの第一歩ができました。
Maxプーリング
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Deep-Learning ディープラーニングのお勉強～その６。ESP32とM5Cameraでリアルタイム画像認識に挑戦～
ディープラーニングのお勉強第６弾で、ESP32やM5Cameraで畳み込みニューラルネットワークをArduinoプログラミングして、夢のイメージセンサ画像認識に挑戦してみました。シリアルモニターに表示させるだけですが、かなり自己満足できました。
Deep-Learning ゼロからディープラーニングを勉強してみる ～その５。SONY Neural Network Console いろいろ試す編～
ゼロからディープラーニングを勉強してみる第５弾で、前回に引き続きSONYのNeural Network Consoleを使います。重みやバイアスパラメータをエクスポートしてExcelに取り込んでみたり、Depthwise ConvolutionとConvolutionの違いを確かめたり、ノード（ニューロン）数を変えたり、カーネルを変えたりといろいろ試してみました。
Deep-Learning ゼロからディープラーニングを勉強してみる ～その４。SONY Neural Network Console 導入編～
ゼロからディープラーニングを勉強してみる第4弾で、今回はSONY製のNeural Network Consoleを導入してみました。CPUだけでなく、GPU学習にも切り替えられて、学習がとっても楽になりました。Excelに比べて超高速です。そして直感的にネットワークを構成できる素晴らしさがありました。ビギナーには超お勧めです。
Deep-Learning ゼロからディープラーニングを勉強してみる ～Excel編その３。畳み込みニューラルネットワーク～
ゼロからディープラーニングを勉強してみるExcel編第３弾です。今回は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)です。手書き数字データセットMNISTをExcelに取り込み、畳み込み層とMaxプーリング層を作って学習させていきます。ニューロンの数や活性化関数、ソフトマックス関数の使い方で大きな違いが出ました。