GitHub - yunjey/pytorch-tutorial: PyTorch Tutorial for Deep Learning ResearchersYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 1.0.0.dev20180918 documentation
Learn Get Started Run PyTorch locally or get started quickly with one of the supported cloud platforms Tutorials Whats new in PyTorch tutorials Learn the Basics Familiarize yourself with PyTorch concepts and modules PyTorch Recipes Bite-size, ready-to-deploy PyTorch code examples Intro to PyTorch - YouTube Series Master PyTorch basics with our engaging YouTube tutorial series
keras-1チュートリアル流し読み - Qiita
始めに chainerと似て抽象化がされている。 違いの一例としてはネットワークの定義でユニット数の書き方がchainerと逆になってる。Dense(1, input_dim=784,... 出力ユニット数,入力ユニット数の順になってる。 この記事では関数の紹介、使い方、どこで使われてるかを説明できる範囲で紹介します。 ※layer_testというサンプルが多用されてますが、ただのテストコードなことに後で気づきましたので、そのうち直します。 継承関係 Layer ↑ Container ↑ Model ↑ Sequential Keras v2では名前が変わったりしてます。 今はv1を元に書いています。 http://qiita.com/miyamotok0105/items/322b29339e1771184b9e from keras.models import Sequential
PyTorch
Join us at PyTorch Conference in San Francisco, October 22-23. CFP open now! Learn more. Learn Get Started Run PyTorch locally or get started quickly with one of the supported cloud platforms Tutorials Whats new in PyTorch tutorials Learn the Basics Familiarize yourself with PyTorch concepts and modules PyTorch Recipes Bite-size, ready-to-deploy PyTorch code examples Intro to PyTorch - YouTube Ser
TensorBoard: Embedding Visualization
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
TensorFlowチュートリアル - 単語のベクトル表現（翻訳） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TensorFlowのチュートリアル（Vector Representations of Words） https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/word2vec/index.html の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 このチュートリアルでは、Mikolov et al. の word2vec モデルを見ていきます。このモデルは、「単語埋め込み」と呼ばれる単語のベクトル表現の学習に使用されます。 ##ハイライト このチュートリアルは、 Tenso
OpenCV: OpenCV-Python Tutorials
Introduction to OpenCV Learn how to setup OpenCV-Python on your computer! Gui Features in OpenCV Here you will learn how to display and save images and videos, control mouse events and create trackbar. Core Operations In this section you will learn basic operations on image like pixel editing, geometric transformations, code optimization, some mathematical tools etc. Image Processing in OpenCV In
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Lear
必見「OpenCV-Python Tutorials」 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「OpenCV-Python チュートリアル文書」 のサイトが立ち上がっています。 [OpenCV-Python チュートリアル文書のページへようこそ!] (http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/index.html) まとまった訳を読むためには、上記のサイトをご利用ください。 以下の訳は、訳として不十分であり、関連するpythonのライブラリとの比較をした部分に独自性がある程度の代物です。 OpenCV3.2のOpenCV-Python Tutor
TensorBoard: Embedding Visualization
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TensorFlowチュートリアル - 画像認識（翻訳） - Qiita
TensorFlow のチュートリアル（Image Recognition） https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/image_recognition の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 我々の脳は視覚を簡単に作るように思えます。人は、ライオンとジャガーを見分け、サインを読み取り、人間の顔を認識することに努力を必要としません。しかし、実際には、これらはコンピュータで解決することが難しい問題です。それが簡単に思えるのは、ただ、我々の脳が、画像を理解することに非常に優れているからです。 ここ数年、機械学習の分野では、これらの困難な問題に対処することに驚異的な進歩を遂げています。特に、深い畳み込みニューラルネットワークと呼ばれる種類のモデルが、難しい視覚認識タスクにおいて、そこそこのパフォーマンス、ある
TensorFlowチュートリアル - 偏微分方程式（翻訳） - Qiita
TensorFlowのチュートリアル（Partial Differential Equations） https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/pdes/index.html#partial-differential-equations の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 TensorFlowは機械学習のためだけのものではありません。ここでは、TensorFlowを使用して偏微分方程式の挙動をシミュレートする（やや単調な）例を示します。正方形の池の表面にいくつかの雨滴が落ちる様子をシミュレートします。 注：このチュートリアルは、本来 IPython notebook のために準備しました。 ##基本設定 いくつかの import が必要です。 #Import libraries for simulat
TensorFlow Tutorial MNIST For ML Beginners やった - Qiita
TensorFlow が公開されたので, これを使いながらニューラルネットを勉強することにしました. 気分次第で勉強の記録を残します. インストールしてみる pip があれば, CPU 版は readme の指示通りにコマンドを打つだけです. どうせ我が家に GPU はありません. https://github.com/tensorflow/tensorflow Ubuntu と Mac で正常に動くの確認できました. Windows の人はやり方わからないので頑張ってください. インストールが済んだら import tensorflow as tf と打って怒られないことを確認しましょう. 動かしてみる まずは以下のチュートリアルから始めてみました. http://tensorflow.org/tutorials/mnist/beginners/index.md まあなんか出力を 10
TensorFlowチュートリアル - 熟練者のためのディープMNIST（翻訳） - Qiita
TensorFlowのチュートリアル（Deep MNIST for Experts） http://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 TensorFlowは大規模な数値計算を行うための強力なライブラリです。TensorFlowが優れているタスクの１つは、ディープ・ニューラルネットワークを実装し、訓練することです。このチュートリアルでは、深い畳み込みMNIST分類器を構築しながら、TensorFlowモデルの基本的なビルディング・ブロックを学びます。 このチュートリアルは、ニューラルネットワークとMNISTデータセットに精通していることを前提とします。それらのバックグラウンドを持っていない場合は、初心者のためのチュート
Jupyter Notebook Viewer
Introduction¶機械学習とは、その名の通り「機械」を「学習」させることで、あるデータに対して予測を行えるようにすることです。 機械とは、具体的には数理・統計的なモデルになります。 学習とは、そのモデルのパラメータを、実際のデータに沿うよう調整することです。 学習の方法は大きく分けて2つあります。 教師有り学習(Supervised learning): データと、そこから予測されるべき値(正解)を与えることで学習させます。 分類(Classification): データがいくつかのカテゴリに分類できるとき、そのカテゴリを予測させます(例：手書きの数字が0～9の何れかであるか判別するなど) 回帰(Regression): データから予測される連続的な値を予測します(例：年齢と体重から慎重を予測するなど)。 教師なし学習(Unsupervised learning): データを与える
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【TensorFlowのTutorialをざっくり日本語訳していく】2. Deep MNIST For Experts - Qiita
【チュートリアル】機械学習を使って30分で固有表現抽出器を作る - Qiita
TensorFlowチュートリアル - TensorFlowメカニクス101（翻訳） - Qiita