今回もTensorFlowにあらかじめ用意されているデータを使います。keras.datasets.imdb.load_data(num_words=vocab_size)データを覗いてみると下のようになっており、単語ではなく数字の配列になっていることがわかります。どんな罵詈雑言が含まれているのでしょうねえ、ふふふ。してデータをロードしているので、頻出上位10000語が機械学習の対象となります。データ配列中の最大値が10000以下であるということです。(同数出ている単語もあると思うので、実際は10000よりだいぶ小さいと思います。)ちなみに文章に戻したい場合は、手順がここに書いてあります。配列データをさらに前処理します。Documentationモデルの定義さて今回もモデルを定義していきます。ここはTensorFlow公式サイトからのコピペ。してあてはめる手法のようです。残り二行は前回と同じですね。ある構成なのでしょうか。ネガティブのboolなので、引数に1を指定しています。モデルのコンパイルモデルの定義が終わったら、学習プロセスを指定してコンパイルを実行。前回と指定が違うのでわかったら追記。メソッドで学習を実行します。学習用データの一部を切り出して指定しています。引数の詳細は以下リンクから。Documentation今回はポジティブかネガティブかの二択判定だったので、もっと種類の多い分類をやるとおもしろいかもしれない。前回でTensorFlowのプログラム環境が整ったので、さっそくディ...2018-07-18Unityシェーダー:ハシゴの3DモデルからDNAのらせん構造を作る完全に一発芸です。表現力向上がパない!?つい先日5.4がリリースされました。はてなブログProインディーゲーム開発してます。ゲーム開発のことやらUnityまわりのことをつらつらと。当サイトの広告バナー、リンクによって提供される情報、サービス内容について、当サイトは一切の責任を負いません。当サイトの情報を元にユーザ様が不利益を被った場合にも、当サイトは一切の責任を負いません。すべて自己責任でお願いします。スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。