自分の研究が画像処理系の機械学習と関係ないのでやや適当です。PFNの得居さんの記事を参照。バッチサイズを狭めながらオートエンコーダを訓練して、その損失関数の減少具合を確認する。緑色線がエポックごとのおおよその損失関数のlossの値、赤色がバッチごとのlossの値を全てプロットしたものです。ubuntu14.04上。Kerasを使用して、入力はベクトルを想定。論文・資料・スライド集2015年のNIPS以降のものをメモしています。LSTMを使って時系列データを2クラスに分類できるか確かめる。あるようなモデルを作成して分類問題を解く。参考にしつつ(してない...?)モデルを作成。python+kerasを使って、MNISTのような白黒画像を分類するCNNを構築。パラメータを変更すればカラー画像なども対応可能、のはず。Kerasを使ってLSTMを実装。0.10.0で行う必要があるので注意(今日現在)。Kerasを使ってLSTMを実装。0.10.0で行う必要があるので注意(今日現在)。(1)月別アーカイブ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。