�UbuntuでZFSを構築し，/homeをミラーリングする. - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
Keras チュートリアル - Qiita
# encoding: utf-8 from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation from keras.utils import np_utils # kerasのMNISTデータの取得 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() # 配列の整形と，色の範囲を0-255 -> 0-1に変換 X_train = X_train.reshape(60000, 784) / 255 X_test = X_test.reshape(10000, 784) / 255 # 正解ラベルをダミー変数に変換 y_train = np_utils.to_
初心者のRNN(LSTM) | Kerasで試してみる - Qiita
時系列データ解析の為にRNNを使ってみようと思い，簡単な実装をして,時系列データとして ほとんど，以下の真似ごとなのでいいねはそちらにお願いします． 深層学習ライブラリKerasでRNNを使ってsin波予測 LSTM で正弦波を予測する CHANGE LOG 2020/07/12 Sequenceの長さを25 → 50で再学習させた場合を追記 ライブラリをスタンドアロンKeras → Tensorflow.kerasに変更 ライブラリ from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation from tensorflow.keras.layers import LSTM from tensorflow.keras.optimizers impor
KerasでCNNを簡単に構築 - Qiita
from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D from tensorflow.keras.layers import MaxPool2D from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Flatten from tensorflow.keras.utils import plot_model, to_categorical from keras.callbacks import TensorBoard from keras.datasets import cifar10 Sequential
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