2. numpy, scipy, scikit-learn の使い方を理解する 3. k-Nearest Neighbors (k-NN) を使った手書き文字認識 4. ロジスティック回帰の実装と学習、活性化関数とその微分の実装、多層パーセプトロンの実装と学習 5. Tensorflowの基礎を学ぶ 6. Denoising Autoencoderの実装. また, MNISTを用いて次のことを確認、Stacked Denoising Autoencoder (SdA) の実装 7. 畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Networks)の実装と学習 8. CIFAR10データセットを使ったAugmentation、前処理、Batch Normalization、CNN実装、Activation可視化 9. Recurrent Neural Networ
The SpaceNet Road Detection and Routing Challenge aims to automatically extract road networks directly from high-resolution satellite imagery. Such automated processes may help improve a vast array of problems, from the mundane (traffic) to the extreme (mass evacuation). In previous posts [1, 2] we detailed the evaluation metric for this challenge, and more recently we described the SpaceNet Roads
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