https://www.mathgram.xyz/entry/keras/tips/freeze
【書籍紹介】詳解ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理 - HELLO CYBERNETICS
最近発売されたディープラーニングの本。 基礎的な内容から始まり、主にリカレントネットワークを、TensorFlowとKerasによる実装を通して理解していきます。 結論 今回紹介する本 誰におすすめか TensorFlowあるいはKerasを使っていきたいユーザー リカレントネットワークを使いたいユーザー 誰におすすめでないか Chainerを使っていきたいユーザー 既にTensorFlowあるいはKerasを使いこなしている方 本の構成 １章：数学の準備（1〜22ページ） 2章：Pythonの準備（23〜68ページ） 3章：ニューラルネットワーク（69〜140ページ） 4章：ディープニューラルネットワーク（141〜207ページ） 5章：リカレントニューラルネットワーク（209〜249ページ） 6章：リカレントニューラルネットワークの応用（251〜293ページ） 付録（295〜310ページ
ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
LeNet - Convolutional Neural Network in Python - PyImageSearch
In today’s blog post, we are going to implement our first Convolutional Neural Network (CNN) — LeNet — using Python and the Keras deep learning package. The LeNet architecture was first introduced by LeCun et al. in their 1998 paper, Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. As the name of the paper suggests, the authors’ implementation of LeNet was used primarily for OCR and charac
はじめての Deep Learning - Keras で MLP for MNIST
動機はさておき、こちらのエントリ を読んで気になっていた Keras を触ってみたのでメモ。自分は機械学習にも Python にも触れたことはないので、とりあえず、サンプルコードを読み解きながら、誰しもが通るであろう（？）MNIST データセットの識字をやってみた。表題の通り、用いたモデルは MLP（Multi-Layer Perceptron）。また、今回描いたコードには丁寧にコメントをつけたつもりなので、同じことをやろうとしている方の手助けになれば幸いです🙏 Keras http://keras.io/ja Keras は最小限で記述できる,モジュール構造に対応しているニューラルネットワークのライブラリです。Pythonによって記述されており、TensorflowやTheanoに対応しています。 革新的な研究、開発を行うためにはアイデアから結果まで最小限の時間で行うことが求められます
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