Mnistで深層学習入門 活性化関数 時間/精度比較
最近、ニュースや記事でよく目にする、耳にする“ ディープラーニング（Deep Learning） ” 。ディープラーニングに興味ある方が多方面に増えてきている一方で、Deep Learningについて知りたいけれども、実際よくわからないと感じている方も多く見受けられます。この記事はディープラーニングについて説明します。過去に紹介してきたクラスタリングや回帰分析とは異なります。 ディープラーニングとは ディープラーニング（deep learning）または深層学習とは、人間の脳神経回路を模したニューラルネットワークを多層的にすることで、コンピューター自らがデータに含まれる潜在的な特徴をとらえ、より正確で効率的な判断を実現させる技術や手法です。 具体的な例は、世界囲碁トップレベルに勝利した人工知能の囲碁プログラム「AlphaGo」のアルゴリズムはディープラーニングです。 「機械学習」と「ディープラーニング」の違いとは？ ディープラーニングは機械学習をさらに発展させたものだ。従来の機械学習との大きな違いは、情報やデータを分析する際に使う枠組みが異なっていること。構成、データ量、コンピューティングソースなどの異は下記の表にまとめました。 実験 ディープラーニングを実験すると思っていたところ、kerasでmnistのデータを画像分類します。 Kerasは，Pythonで書かれた，TensorFlowまたはCNTK，Theano上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリです． Kerasは，コードが書きやすく、迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました． アイデアから結果を得るまでの時間を早くする事で試行錯誤をしやすいというメリットがあります。 mnistのデータ 28×28ピクセル、白黒画像の 手書き数字 のデータセットになります。各ピクセルは0(白)~255(黒)の値をとる。6万枚の学習用画像と1万枚のテスト画像が入っています。今回は活性化関数を変えながら精度と時間比較をしてみます。 https://keras.io/ja/datasets/#mnist 実行環境 Python3.6 Anaconda 5.2.0 Jupyter Notebook5.6.0 Python ライブラリー Tensoflow 1.10.0 Keras 2.2.2 Sklearn 0.19.1 mnist_kerasのPython import numpy as np import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation from keras.optimizers import …