TensorFlow Probability : Tutorials : 確率的 PCA (翻訳/解説) 翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション 作成日時 : 11/19/2017 * 本ページは、T…
TensorFlow : Tutorials : Non-ML : マンデルブロ集合 (翻訳/解説) 翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション 更新日時 : 07/15/2018; 09/15/2017 作成日時 : 01/27/2016 * 本ページは、TensorFlow の本家サイトの Tutorials – Non-ML – Mandelbrot Set を翻訳した上で 適宜、補足説明したものです: https://www.tensorflow.org/tutorials/non-ml/mandelbrot * (obsolete) 本ページは、TensorFlow の本家サイトの Tutorials – Mandelbrot Set を翻訳した上で 適宜、補足説明したものです: https://www.tensorflow.org/versions/master
TF-Slim はまた repeat と stack と呼ばれる2つのメタ演算も提供します、これはユーザに同じ演算を繰り返し実行することを可能にします。例えば、VGG ネットワークからの次のスニペットを考えます、この層(群)はプーリング層間に幾つかの畳込みを連続的に実行します : net = ... net = slim.conv2d(net, 256, [3, 3], scope='conv3_1') net = slim.conv2d(net, 256, [3, 3], scope='conv3_2') net = slim.conv2d(net, 256, [3, 3], scope='conv3_3') net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool2') このコードの複写を減らす一つの方法は for ループを通すことでしょう : ne
Deep Residual Learning は Microsoft Research Asia (MSRA) が提唱したモデルで ILSVRC 2015 の分類タスクで優勝したモデルです : ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC2015) and Results ペーパーは以下 : Deep Residual Learning for Image Recognition K. He, X. Zhang, S. Ren and J. Sun 参考まで、abstract だけ翻訳しておきます : ニューラルネットワークはより深くなるに従ってトレーニングがより困難になります。ネットワークのトレーニングを容易にすることが可能な residual learning フレームワークを公開します。これは前から使われ
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