Pythonとは 基本的な使い方
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線形補間
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線形回帰, 多項式回帰
■説明 kerasはニューラルネットワークの計算を便利にする関数です。
■具体例 <シンプルなニューラルネットワーク> 以下に簡単な構成例を示します。実装具体例はこちら。 # ライブラリ定義 from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import Activation,Dense keras.optimizers import Adam
# 実行 model = Sequential() model.add(Dense(200,input_dim=784,activation='relu')) model.add(Dense(10,activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) history = model.fit(A,B,epochs=10,batch_size=100,verbose=0,validation_data=(C,D)) これを図解すると以下のとおり。
1 of K 符号化法とはある要素だけ1でそれ以外が0になる配列で、kerasの場合以下となります。 np_utils.to_categorical(a, b) <畳み込みニューラルネットワーク(CNN)> CNNをする場合は以下の記載を追加変更します。実装具体例はこちら。
>>from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense >>from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D >>model.add(Conv2D(filters=10,kernel_size=(3, 3),padding='same',input_shape=(28,28,1), activation='relu')) >>model.add(Flatten()) CNNは2次元データとして扱うのが特徴なので、2次元に対応した表記となっております。説明は以下。
・filters:画像フィルターの数 ・kernel_size:フィルターのサイズ ・padding:sameはゼロパディング実施。validはパディングを実施しない。 ・Flatten():1次元データに変換
<ディープラーニング> 上記畳み込み層に対してプーリング層やドロップアウト層を加え、深い層にしたものをディープラーニングといいます。実装具体例はこちら。
>>model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) >>model.add(Dropout(0.5))
サブチャンネルあります。⇒ 何かのお役に立てればと
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