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【12)Keras ～DeepLearning～ INDEX】

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    12)DeepLearning Keras編
    01. Keras　～DeepLearning～
  • 01.01a Kerasで最悪の事態～事前準備～
  • 01.02a Keras～初期化～
  • 01.02b Keras～活性化関数～
  • 01.02c Keras～シンプルネット定義～
  • 01.03a Keras～softmax～
  • 01.03b Keras～コンパイル～
  • 01.03c Keras～フィッティング～
  • 01.04a Keras～ネットワーク改1～
  • 01.05a Keras～精度の向上～
  • 01.05b ドロップアウト値変更による精度比較
  • 01.05c エポック数の違いによる精度比較
  • 01.05d 学習率の違いによる精度比較
  • 01.05e 内部隠れ層の違いによる比較
  • 01.05f バッチサイズの違いによる比較
  • 01.06a Keras～正則化～
  • 01.07a Keras～推論の可視化～
  • 01.07b Keras～レイヤの復元～
  • 01.07c Keras～レイヤ・重みの可視化～
    • 02. Keras　～Install～
  • 02.01a Kerasの設定
  • 02.01b Keras APIインストール
    • 03. Keras　～CNN～
  • 03.01a 畳み込みニューラルネットワーク
  • 03.02a CNN ～LeNet～
  • 03.02b LeNet 学習量調査
  • 03.03a CNN ～CIFAR-10～
  • 03.04a CNN ～CIFAR-10 DeepNet～
  • 03.04b CNN ～CIFAR-10 DeepNet with aug～
  • 03.04c CNN ～推論～
  • 03.05a CNN ～VGG-16～
  • 03.05b VGG-19 特徴抽出器
  • 03.06a Inception-v3
    • 04. Keras　～GAN・WaveNet～
  • 04.01a GANとは
  • 04.02a GANの構造解析
  • 04.03a GAN作業中断
  • 04.03b GANカスタマイズ
  • 04.04a 深いGANを利用したCIFAR-10 part1
  • 04.05a 深いGANを利用したCIFAR-10 part2
  • 04.06a WaveNetとは
  • 04.06b WaveNetネットで発見
    • 05. Keras　～GPU～
  • 05.01a GPU装備
  • 05.01b インストール
  • 05.02a GPU test
  • 05.03a GAN test
  • 05.04a Python仮想環境
    • 06. Keras　～単語分散表現～
  • 06.01a 単語分散表現
  • 06.01b word2vec ～Skip-gram～
  • 06.01c word2vec ～CBOW(continue-bag-of-words)～
  • 06.02a word2vec ～gensim～
  • 06.02b word2vec ～日本語text8を作成～
  • 06.02c word2vec ～Wikipedia辞書の作成～
  • 06.02d word2vec ～最強の分かち書き～
  • 06.03a word2vec ～word2vec_gensim解析～
  • 06.03b word2vec ～word2vec_gensim skipgram～
  • 06.04a word2vec ～Wikipedia可視化～
  • 06.05a 事前学習済みベクトル ～事前準備～
  • 06.05b 事前学習済みベクトル ～ゼロから学習～
  • 06.06a 事前学習済みベクトル ～ファインチューニング～
  • 06.06b 事前学習済みベクトル ～Gloveファインチューニング～
  • 06.06c 事前学習済みベクトル ～分散表現の検索～
    • 07. Keras　～リカレント　ニューラルネットワーク～
  • 07.01a リカレント　ニューラルネットワーク
  • 07.02a RNN テキスト生成
  • 07.03a RNN 勾配消失と勾配拡散
  • 07.03b RNN ～LSTM～
  • 07.03c RNN ～GRU～
  • 07.03d RNN ～RNN実装・比較～
  • 07.04a RNN ～LSTM評判分析～
  • 07.05a RNN ～GRU品詞タグ付け～
  • 07.06a RNN ～ステートフルRNN～
    • 08. Keras　～ニューラルネットワーク アラカルト～
  • 08.01a functionAPI
  • 08.02a 回帰と分類
  • 08.03a 回帰モデル～大気中ベンゼン濃度予測～
  • 08.04a 教師無し学習～AutoEncoder～
  • 08.05a 教師無し学習～動的AutoEncoder～
  • 08.06a 複合ネットワーク
  • 08.07a 質問応答を行うMemory Network 日本語版挑戦の記録
  • 08.08a Kerasのカスタマイズ
  • 08.09a 生産モデル～Deep Dream～
  • 08.10a 生産モデル～スタイルトランスファー～
    • 09. Keras　～ゲームプレイ～
  • 09.01a 前準備
  • 09.01b ゲームは作らない
  • 09.02a 強化学習
  • 09.02b ゲームを動かす
  • 09.02c Q学習～ベルマン方程式(Bellman equation)～
  • 09.02d Q学習～Qテーブル～
  • 09.02e ニューラルネットワークによるQ関数
  • 09.02f ε-greedy法
  • 09.02g Experience Replay(経験の蓄積と活用)
  • 09.02h Q-Networkの固定とクリッピング
  • 09.03a Q-Networkプログラム解析
  • 09.04a DQNの実行
  • 09.05a ブロック崩し Version0.00
  • 09.06a ブロック崩し Version0.01
  • 09.07a ブロック崩し Version0.02
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