【19)Deep Learning3 ～フレームワーク番外編～ INDEX】
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19)フレームワーク(番外編)
Stage06(Extra Stage): CASE01:DeZeroを使ってみる
Stage06.CASE01.Step01: 01. ドラマを再現 Dataset編
01.01 ナンバープレートデータセット
01.02 フォントの抽出と作成
01.03 Data augmentation
Stage06.CASE01.Step02: 02. Datasetクラス
02.01 Datasetクラス(Stage04.Step49)
Stage06.CASE01.Step03: 03. CNN Modelクラス
03.01 MNIST MLP(Stage04.Step45)
03.02 MNIST MLPモデル(全結合シンプルモデル)
03.03 シンプルCNNモデル
03.04 NUMBER_PLATE シンプルCNNモデル
03.05 NUMBER_PLATE ディープ１ CNNモデル
03.06 NUMBER_PLATE ディープ３ CNNモデル
03.07 NUMBER_PLATE VGG16モデルモデル
Stage06.CASE01.Step04: 04. リサイクル学習と重みの読み書き
04.01 モデルの登録
04.02 重みの読み書き(Stage05.Step53)
04.03 リサイクル学習
Stage06.CASE01.Step05: 05. 推論と精度
05.01 推論
05.02 精度と評価
Stage06(Extra Stage): CASE02: Keras編移行
Stage06.CASE02.Step01: 01. 移行前準備
01.01 試験前準備
Stage06.CASE02.Step02: 02. 新しいモデルの構築
02.01 LeNet
02.02 消費メモリ
Stage06(Extra Stage): CASE03: GRU
Stage06.CASE03.Step01: 01. GRU
01.01 GRUモデル追加
01.02 GRUモデル単純実装
01.03 GRUモデル実装
Stage06.CASE03.Step02: 02. 事前定義済みニューラルネットワーク(CNN)
02.01 LeNet(CNN)
02.02 CNNデータセット数による比較検討
02.03 CNNモデルによる比較検討
Stage06.CASE03.Step03: 03. CIFAR-10/CIFAR-100
03.01 CIFAR-10
03.02 CIFAR-100
Stage06.CASE03.Step04: 04. モデルの改善
04.01 エポック数とモデルの関係
04.02 モデルの改善
Stage06.CASE03.Step05: 05. DeZeroの問題点と原因究明
05.01 DeZeroの問題点
05.02 精度が低い原因究明～CIFAR-100～
05.03 精度が低い原因究明～CIFAR-10～
05.04 改善後の問題点
Stage06.CASE03.Step06: 06. 試験環境の改善
06.01 試験環境の改善
Stage06(Extra Stage): CASE04: GAN
Stage06.CASE04.Step01: 01. GAN
01.01 Step01:GANとは
01.02 Step02:MNISTを偽造するGAN
01.03 Step03:CIFAR-10を偽造するGAN
01.04 Step04:DCGAN(MNIST) Kerasモデル改
01.05 Step05:DCGAN(CIFAR-10) Kerasモデル改
01.06 Step06:DCGAN(CIFAR-10) メモリ問題
01.07 Step07:summaryの作成
Stage06(Extra Stage): CASE05: DeepDream
Stage06.CASE05.Step01: 01. DeepDream
01.01 Step01:DeepDreamとは
01.02 Step01:DeepDream～前準備～
Stage06.CASE05.Step02: 02. StyleTransfer解析
02.01 Step02:StyleTransfer解析part1
02.02 Step02:StyleTransfer解析part2
02.03 Step02:StyleTransfer解析～ロジック間違い
02.04 Step02:StyleTransfer解析part3
Stage06(Extra Stage): CASE06: VAE
Stage06.CASE06.Step01: 01. 画像の可視化
01.01 主成分分析(principal component analysis)
01.02 t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
Stage06.CASE06.Step02: 02. VAE(MNIST)
02.01 VAEとは
02.02 オートエンコーダの実装
02.03 VAEを実装(MNIST)
02.04 VAEの潜在空間の可視化(MNIST)
Stage06.CASE06.Step03: 03. VAE(CIFAR-10)
03.01 MNISTとの違い
03.02 t-SNE実装
03.03 オートエンコーダの実装
03.04 VAEの実装
03.05 VAEの最終結果
Stage06(Extra Stage): CASE07: Grad-CAM
Stage06.CASE07.Step01: 01. Grad-CAM
01.01 Grad-CAMとは
01.02 なぜ浮動小数点か
01.03 なぜヒートマップは特徴点が赤くなるのか
01.04 まとめ
Stage06(Extra Stage): CASE08: RNN LD-250/COVID-19
Stage06.CASE08.Step01: 01. RNN LD-250/COVID-19
01.01 前準備(LD-250/COVID-19の作成)
01.02 汎用RNNサンプルの実装(DATASET:SIN)
Stage06.CASE08.Step02: 02. RNN LD-250
02.01 データセットLD-250で実装
Stage06.CASE08.Step03: 03. RNN COVID-19
03.01 検証用データセットについて
03.02 データセットCOVID-19で実装
