社会人からはじめる機械学習勉強 Week 22 – Convolutional RBM

2016/5/30~6/5

7月には転職面接を受けると締め切り設定を課した。
この締め切りまでに成果としてChainerでのSRCNN実装を終えたい。

Convolutional RBM

Convolutional RBM=CRBMの動作確認すること。いろいろとバグがありなかなかうまく動作しなかった。。。当初の予定より時間食ったけど、BinaryでのCRBMはOK!ただ、CRBMの動作Realがどうしてもうまく学習しない。。。難しい。。。

現時点でのStock

 

 

最近やりたいことをまとめなおす

  1. CRBMに集中。とにかく早く完成させたい!
  2. プロコン → コンスタントに積み上げていきたい。
    1. Const. 蟻本 
      – 6月中に4章読みたい。
      上級編はどういったアルゴリズムがあるかのメタ記憶のみでよし→実装なしの流し読みでいいので5ページ/日 進めていく。
      – 7月中に本もう1週して、基礎の単語・アルゴリズム全部暗記する。(ノートにまとめていく)
    2. プラグイン改良
      C/C++ Single file execution pluginをアップデートしてSRMで使えるようにしたい。
      – スペース文字対応。
      – output PATHの制御
      → OK!!!
    3. 問題の数こなす。(週1問とか?)
      もしSRMでBlue coderになるのがまず目標ならば、SRMの過去問数こなしておきたい。特にString, charの扱いに習熟しておきたいところ。

 

 

目標設定および振り返り

 

WK20
Step1 waifu2x仕様で実装、週末に電源買う。→OK.

WK21
Step1 waifu2x仕様で実装、Step2 BN入れる。家のPCで動作・パフォーマンス確認
→OK. 結論として今回のような情報復元タイプの機械学習にはBN入れない方が素直に良いと判断。BNは不採用の方向で。
早く終わったので、その分をCRBMの実装に回して、CRBMの実装終了まで行けた。

WK22 
Step3 CRBM作成、cNoteで技術ブログ書き込む。

WK23
Step4 Fusionさせたもので動作させてみる。
→これで徹底的にディープにしてもよいので、パフォーマンスよければ。。。。

WK24
公開 & cNoteに技術などいろいろと書き込む。
→パフォーマンスダメだった場合は、、、
WK24 Scene detectionのLayer(Global feature)も入れ込んで、Fusionさせてパフォーマンス確認 & 公開 & cNoteにいろいろと書き込む。

WK25
100 star 達成。 週末にメール送る。
→* 追記:結論を先に書くと100 starなんてまったく達成できなかった。。。

WK26
Interview準備、まとめ。

WK27
Interview

 

その他勉強したもの

DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks

Deep Pause: 人間の部位位置検出をしている。 → 位置検出・Translation invaliantではない例のいいものになりそう?

Chainerについて調べていたらアプリがgithubにあるのを偶然見つけた。(論文とは別の人が実装した非公式サンプルアプリ)

github
https://github.com/mitmul/deeppose

論文
http://arxiv.org/abs/1312.4659
http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/ja//pubs/archive/42237.pdf

 

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