2016年はDeepLearningが研究レベルの何の役に立つのか分からないところから、ビジネスまでは行かないけど実際にこんなことできちゃうよ！っていう具体例が色々出てきたなぁという感じの年でした。
Googleのディープラーニング「AlphaGo」がプロ棋士に完勝 - ITmedia ニュース
個人的には、これがインパクト強かった。AIの時代来たかっ！って感じｗ
というわけで、かなり興味が出てきたので実際に学習した過程をメモがてら残しておく・・・
using Microsoft.MSR.CNTK.Extensibility.Managed;で、まず使いやすいように・・・
Listoutputs; using (var model = new IEvaluateModelManagedF()) //CNTKで評価するための基本オブジェクトかな？ { //上のCNTKのコンソールテスト時に使った.cntkファイルを指定して初期化 //下記コードはカレントディレクトリにファイル名をmodel.cntkに //リネームしてコピーしてあることを前提 string config = File.ReadAllText(@"model.cntk"); model.Init(config); //上のCNTKのコンソールテスト時学習で出力された学習済みネットワークバイナリファイルを指定 //Output/Models/以下に吐き出された01_OneHidden とかの拡張子が無いファイルが出力結果になってる //下記コードはカレントディレクトリにファイル名をmodel（拡張子なし）に //リネームしてコピーしてあることを前提 string modelFilePath = @"model"; model.CreateNetwork(string.Format("deviceId=-1\nmodelPath=\"{0}\"", modelFilePath)); //入力用のデータ 詳しくはGetInputs関数で解説 Dictionary< string, List< float >> inputs = GetInputs(); //セットアップした学習済みネットワークモデルで入力データを評価 //結果がoutputs配列に０～９のそれぞれのスコアみたいな形で入る。一番大きな値が認識結果 //「ol.z」とかは、model.cntkの定義に従うので別の定義の場合は別の文字列になる //「ol.z」はどうも「OutputNodes = (ol)」の時はこれでいいみたい //「outputNodes = (z)」の時は「z」みたいな感じ。 outputs = model.Evaluate(inputs, "ol.z", 10); }
var result = new Dictionary< string, List< float >>();
//inputsの形式は Dictionary<ラベルID, 入力パラメータリスト> となってるみたい
//cntkで指定してる「features」というラベルが入力データとなる
result.Add("features", new List());
var v = result["features"];
//PictureBoxコンポーネントにマウスで自由に白で手書きできるようにしておいて、その結果を使う。
var bitmap = (Bitmap)pictureBox1.Image;
//IMAGE_SIZEはMNIST形式の28ピクセル
//28x28だとあまりにも小さいのでSCALE_NUMを4として4倍の大きさの
//PictureBoxコンポーネントに書いたものを平均化して使う
for (int y = 0; y < IMAGE_SIZE; y++)
{
for (int x = 0; x < IMAGE_SIZE; x++)
{
var param = 0.0f;
for (int xx = 0; xx < SCALE_NUM; xx++)
{
for (int yy = 0; yy < SCALE_NUM; yy++)
{
//白で描画してるのでRGBのどの値でもいい
param += bitmap.GetPixel(x * SCALE_NUM + xx, y * SCALE_NUM + yy).R;
}
}
param /= (SCALE_NUM * SCALE_NUM); //4x4の16ピクセルの合計値を平均化0～255の値に丸める
v.Add(((float)param));
}
}
return result;
これでコアな部分の実装は完了。あとはどのタイミングで認識するかとか、手書き描画の線の太さをどうするかとかそのへんは各自お好みで・・・
大晦日深夜に出発して友達と深夜に初詣、そのまま水平線に出てくる朝日を見て帰るとかいうアニメでしか見たこと無いイベントに行ってきた！ というわけで疲れたので寝る pic.twitter.com/EoICYj8LO6
— ちしょ～ (@chishow) January 1, 2017
