TensorFlowでディープラーニングを試してみる

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最近巷で話題のディープラーニングですが、手を出すには敷居が高いと考えていた方も多いと思います。
そんな中、Googleがディープラーニングに対応した機械学習のオープンソースのライブラリを公開しましたので、試してみました。

下準備

セットアップの方法は、こちらに記載されています。
私はUbuntuで試してみました。なお、64 bitにしか対応してないようです。

手書き数字認識

チュートリアルとして、手書き数字の認識が用意されています。Google曰く、機械学習のプログラムの”Hello World”に当たるのが、この数字の認識だそうです。

MNIST For ML Beginners
チュートリアルは上記のリンク先にありますが、チュートリアル中のコードを動かすには、input_data.pyが必要です。
リンク先からコピペするか、下記で色々まとめて、ダウンロードしておきます。

後はチュートリアル中に出てくるコードをコピペしていくと、ひとつのプログラムになります。

以上のコードを実行すると、学習が始まり結果が出ます。(画像は勝手にダウンロードしてくれます)
特に数字をいじらなければ、約91%になります。それなりに高い数字のようにも思いますが、あまり良くない数字だそうです。これは次のチュートリアルで更に高精度になるようです。

流石にコードをコピペしただけでは、何やってるのか良く分からないと思うので、チュートリアルの文章は読む必要があります。
普通のニューラルネットワークはともかく、ディープラーニングに関しては、日本語の情報が少ないので、中々苦労しますが、色んなことが出来そうですので、このライブラリ公開を機に、手を出してみては如何でしょうか。