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ブックマーク / www.hellocybernetics.tech (2)

  • 【いつの間にか進化してた!】TensorFlowのKerasの様々な使い方 - HELLO CYBERNETICS

    はじめに これまで通りの使い方 Kerasと言えばコレ:Sequential 少し発展版:Modelによるfunctional API Eagerの登場によって…! Pythonのclassとしての作り方 Eagerモードとしての書き方 確率的なニューラルネットワーク はじめに 最近機械学習から離れ気味ですが、何やらTensorFlowのDocumentを覗いたらTensorFlow内部のKerasがすごくいろいろな使い方できることに気が付きました。 (ちなみに、TensorFlowとは別の(いろいろなフレームワークをバックエンドにできる)Kerasの方はどうなっているのか知らないので申し訳ありません。) ということでそれを簡単にまとめておきたいと思います。当に簡単に。 これまで通りの使い方 Kerasと言えばコレ:Sequential 最もよく知られている使い方ですね。 model=t

    【いつの間にか進化してた!】TensorFlowのKerasの様々な使い方 - HELLO CYBERNETICS
  • 【書籍紹介】詳解ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理 - HELLO CYBERNETICS

    最近発売されたディープラーニングの。 基礎的な内容から始まり、主にリカレントネットワークを、TensorFlowとKerasによる実装を通して理解していきます。 結論 今回紹介する 誰におすすめか TensorFlowあるいはKerasを使っていきたいユーザー リカレントネットワークを使いたいユーザー 誰におすすめでないか Chainerを使っていきたいユーザー 既にTensorFlowあるいはKerasを使いこなしている方 の構成 1章:数学の準備(1〜22ページ) 2章:Pythonの準備(23〜68ページ) 3章:ニューラルネットワーク(69〜140ページ) 4章:ディープニューラルネットワーク(141〜207ページ) 5章:リカレントニューラルネットワーク(209〜249ページ) 6章:リカレントニューラルネットワークの応用(251〜293ページ) 付録(295〜310ページ

    【書籍紹介】詳解ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理 - HELLO CYBERNETICS
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