KerasGPU環境がほしいとかあると思います。ハードのことはよくわからないですが、さすがにGPU環境を手に入れるためにはそれに対応したGPUというものが必要そうな気がします。ちなみにGPUが何なのかはよくわかりません。実装しようとすると以下のような手順でできるんでしょうか。動かしてみたのですが、実装があやしいのでまた別の記事を参考にしてみます。以下の記事を参考にします。やることは前回と同じで手書き数字の模造です。手元で動かしてみたいと思います。したいときとかあると思います。いうのを渡せるようです。渡し方がよくわかりません。顔写真から年齢が学習できるのかKeras深層学習で回帰をしてみたいときとかあると思います。そこで、顔写真からその人の年齢を回帰してみます。何のデータをつかえばいいかわからなかったので、Berryz工房のジャケ写からキャプチャした画像をつかうことにします。少ない画像データから学習したいKeras深層学習で画像分類をしてみたいときとかあると思います。画像を用意するのが面倒です。ブログに「少ないデータから強力な画像分類」とあります。スクリプトもあります。オリジナルの自作レイヤーを追加したいときとかあると思います。自作レイヤー自体は以下の記事でつかったことがありますが、これはウェイトをもつレイヤーではなく、最後にかぶせて損失関数のみをカスタマイズするためのレイヤーでした。変分自己符号化器(VAE)を学習したいKeras以下の記事の続きです。Kerasブログの自己符号化器チュートリアルをやるだけです。いらすとや(参考文献2)のカレー、ハンバーガー、ラーメンの画像を保存します。自己符号化器を学習したいKerasKerasブログの自己符号化器のチュートリアルをやります。このチュートリアルではMNISTの手書き数字のデータを例に色々な種類の自己符号化器を示しています。スクリプトは全て記事内に示されているので割愛します。「数学ガール」に出てくるセリフを誰のセリフか判別しました。時系列の予測がしたいKeras深層学習で時系列の予測がしたいときとかあると思います。以下の記事を参考にさせていただきます。qiita.comそれで時系列データが手元にないので以下のサイトにある日経平均株価の日足をつかいます。コードを実行することにします。冷静に考えると普段から別に深層学習などやっていなかったので、そういうのは今後やります。ブログを報告する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。