Keras Documentation
KERAS 3.0 RELEASED A superpower for ML developers Keras is a deep learning API designed for human beings, not machines. Keras focuses on debugging speed, code elegance & conciseness, maintainability, and deployability. When you choose Keras, your codebase is smaller, more readable, easier to iterate on. inputs = keras.Input(shape=(32, 32, 3)) x = layers.Conv2D(32, 3, activation="relu")(inputs) x =
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Keras: Pythonの深層学習ライブラリ Kerasとは Kerasは，Pythonで書かれた，TensorFlowまたはCNTK，Theano上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリです． Kerasは，迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました． アイデアから結果に到達するまでのリードタイムをできるだけ小さくすることが，良い研究をするための鍵になります． 次のような場合で深層学習ライブラリが必要なら，Kerasを使用してください: 容易に素早くプロトタイプの作成が可能（ユーザーフレンドリー，モジュール性，および拡張性による） CNNとRNNの両方，およびこれらの2つの組み合わせをサポート CPUとGPU上でシームレスな動作 Keras.ioのドキュメントを読んでください． KerasはPython 2.7-3.6に対応しています． ガイドライン ユーザー
caffe.md
caffe.md Caffe tutorial この文章ではCNN実装であるCaffeを用いて，特徴ベクトルの抽出やパラメータの学習を行うための方法について説明する． Caffeでサポートされている機能 以下の作業を行いたいのであれば，Caffeを用いることが望ましい． CNNを利用した画像の多クラス分類 CNNによる特徴ベクトルの抽出 CNNの転移学習 Stacked Auto Encoder !重要! Caffeは(例えmasterブランチだろうが)頻繁に仕様が変わるので前動いたやつが今は動かないなんてことがしばしばある．この文章も恐らく数カ月後には動かない箇所が出てくると思われる :( Installation Anacondaのインストール 基本的なインストール方法はInstallationを参照すればよいが，それだけでは微妙に躓きそうな箇所について簡単に記載する． まず，Caff
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