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こんにちはみなさん。 本記事はKerasアドベントカレンダーの6日目となります。 他の方と比べてしょうもない記事ですが、がんばります。 時系列予測とか時系列解析をするのに、機械学習界隈で一般的な手法はRNN ( リカレントニューラルネットワーク ) だと思うのですが、これの理論て結構難しくて、特にLSTMなんて、私は未だによくわからないし、コードを見てもちんぷんかんぷんです。 そんなの知らなくてもとりあえず動けば問題ないっちゃ問題ないんですが、やっぱりある程度自分が動きを理解できているもののほうが、安心して使えるというものです。 というわけで、一次元畳み込みを使って時系列解析をするという話が出てきているので、kerasを使ってその使い心地を調べてみました。 畳み込み( Convolution ) を使ったニューラルネットワーク ( CNN ) は、今や機械学習の代名詞のようなものですが、C
Caffe2によるディープラーニングの基礎と実践 rev 1.0 1. Caffe2によるディープラーニ ングの基礎と実践 山口 光太 (株) サイバーエージェント 2. 自己紹介 山口 光太 Research Scientist (株) サイバーエージェント AI Lab コンピュータビジョン、機械学習、Webメディアの分析 経歴・学歴 助教, 情報科学研究科, 東北大学 2014-2017 PhD, Computer Science, Stony Brook University 2009- 2014 修士, 情報理工, 東京大学 2006-2008 3. 目標 • ディープラーニングと画像認識の理解 • Caffe2フレームワークの基本を理解 • PythonによるCaffe2の使い方を学習 4. Caffe2によるディープラーニング Caffe2って? ディープラーニングの基本 な
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