Articles by Yoshiyuki Kobayashi

チュートリアル:Neural Network Console用プラグインの開発方法

Friday, September 17, 2021

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Posted by Yoshiyuki Kobayashi

本チュートリアルでは、Neural Network Console Windows版に任意の機能追加を可能にするプラグインの開発方法についてご紹介します。 Ne…

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チュートリアル:独自のロス関数を利用する

Tuesday, September 04, 2018

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Posted by Yoshiyuki Kobayashi

Neural Network Consoleには、SquaredError、BinaryCrossEntropy、CategoricalCrossEntropy…

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チュートリアル:ユニット機能を用いて複雑なネットワークを簡潔に記述する

Friday, June 15, 2018

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Posted by Yoshiyuki Kobayashi

Windows版Neural Network Console Version 1.20以降では、ユニット機能を用いることで入れ子構造を持つネットワークなど、複雑…

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チュートリアル:複数種類の入力データを用いるネットワーク

Wednesday, May 23, 2018

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Posted by Yoshiyuki Kobayashi

本チュートリアルでは、複数種類のデータを入力とするニューラルネットワークを扱う方法についてご紹介します。この手法は例えば、複数の画像を元に認識を行う場合や、画像…

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チュートリアル:Neural Network Consoleによる学習済みニューラルネットワークのNeural Network Librariesを用いた利用方法2種

Wednesday, May 02, 2018

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Posted by Yoshiyuki Kobayashi

Neural Network Consoleで学習したニューラルネットワークは、(Neural Network Consoleは用いることなく)オープンソースの…

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チュートリアル:学習の処理時間のProfilingを行う

Thursday, April 12, 2018

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Posted by Yoshiyuki Kobayashi

本チュートリアルでは、設計したニューラルネットワークの学習、認識に要する処理時間(wall clock time)を詳細に測定するProfiling機能について…

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チュートリアル:学習されたニューラルネットワークの途中出力を分析する

Monday, December 25, 2017

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Posted by Yoshiyuki Kobayashi

本チュートリアルでは学習済みのニューラルネットワークについて、ネットワークの途中でどのようなデータが出力されているのかを表示する方法を紹介します。 今回は題材と…

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チュートリアル:ベクトルもしくは行列をニューラルネットワークの入力とする

Tuesday, December 05, 2017

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Posted by Yoshiyuki Kobayashi

Neural Network Consoleは、画像以外にベクトルや行列の入力にも対応しています。 本チュートリアルでは、ベクトル、行列データの入力方法について…

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チュートリアル:入力画像を元に連続値を推定する

Wednesday, November 22, 2017

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Posted by Yoshiyuki Kobayashi

本チュートリアルでは、入力画像を元に何らかの連続値を算出するニューラルネットワークの学習方法について解説します。以下に画像を元に連続値を出力するニューラルネット…

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データセットの準備

Friday, November 03, 2017

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Posted by Yoshiyuki Kobayashi

データセットとは、ニューラルネットワークの学習や性能評価に用いるデータの集まりです。   ご参考 Neural Network Consoleに含まれ…

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