Deep Learning with FOSS4G
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FOSS4G 2016 TOKYOで発表した資料になります。 当日発表動画はこちらになります。 http://www.youtube.com/watch?v=3F9SK9ZgYP4
Deep Learning with FOSS4G
- 1. 株式会社ノーザンシステムサービス 中洞 友希 Deep Learning with FOSS4G FOSS4G 2016 Tokyo
- 10. 古地図の自動分類 畳み込みニューラルネットワークの構成 出力サイズ 層 ニューロン数 フィルターサイズ 37x37x3 入力 37x37x500 畳み込み層 500 5x5 19x19x500 プーリング層 2x2 19x19x300 畳み込み層 300 5x5 10x10x300 プーリング層 2x2 10x10x100 畳み込み層 100 3x3 4096 全結合層 4096 2048 全結合層 2048 1024 全結合層 1024 Softmax層
- 20. ?360 × 180pxの画像を作成し、世界地図に見立てる ?観測点(ステーション)の緯度経度の小数点を切り捨てて 画像のX,Yに1pxとしてプロット ?各地点のカラーは以下のようにする R： 地震波のデータ(0～255) G： マグニチュード(0～255) B： 震源の深さ(0～255) ?地震波形のデータは1秒間に数件あったため、平均して1 秒当たりの値を算出 ?カラーはそれぞれのデータの最小値と最大値から等間隔 に256分割して0～255の輝度値として使用 手法
- 28. ?日本の観測地点のデータが少ないため、非常にスパース なデータになってしまった ?特定の地域が異常値になっており全体の階調値がおかし くなってしまった データを見直す必要がありそう GMTを使った結果
- 38. まとめ ?精度が高くなれば地震予想ができるかもしれない。正確 性が多少低くても1つの防災の指針になるのではないか？ ? Deep Learningは応用範囲は広いが、まだノウハウが なく、なぜ失敗するのか、なぜこんな計算結果になるのか 等が分からず苦労した。 ?ブラックボックス化した計算内容を人間に理解できるよ うに解析するDeep Learningが登場するのを期待！ ?一社だけだと計算資源やマンパワーが圧倒的に足りない ご興味のある方は一緒に研究してみませんか？
- 39. ご清聴ありがとうございました。