![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp]]」は、「[[Open棟梁Project>https://github.com/OpenTouryoProject/]]」,「[[OSSコンソーシアム .NET開発基盤部会>https://www.osscons.jp/dotNetDevelopmentInfrastructure/]]」によって運営されています。 -戻る --[[深層学習（deep learning）]] --[[データマイニング（DM）- Python - DL]] ---TensorFlow・Keras ---[[PyTorch]] *目次 [#w59ef7bb] #contents *ライブラリ・フレームワーク [#nfd328db] **TensorFlow [#e01488e3] ***概要 [#o4bc1869] -現在、最も人気のあるOSS（Apache License 2.0）の深層学習フレームワーク --Googleのサービスの研究と生産に使用されており、~ DistBelief（クローズドソース）の役割をほぼ置き換えている。 --2015年11月9日にベータ版が公開され、~ 2017年2月15日には正式版がリリース。 --ドキュメンテーションが充実している。 -モバイルのプラットフォーム上でも動作（[[エッジ・コンピューティング>IoT Edge Computing]] -TensorBoardと言う訓練過程を観察できる機能が付いている。 ***言語 [#jefc1fec] C言語、C++、Python、Java、Go ***特徴 [#bddea95a] 人間が用いる学習や論理的思考と似たように、~ パターンや相関を検出し解釈する~ [[ニューラルネットワーク]]を構築、訓練の要求を満たす。 **Keras [#qf4950a1] ***概要 [#d41bcccd] -迅速な実験を可能にすることに重点を置く。 -OSS（MIT）。中心的な開発者・メンテナはGoogleのエンジニア --2015年に初版公開 --2017年に[[TensorFlow>#e01488e3]]コアライブラリをサポート --現在は[[TensorFlow>#e01488e3]]に取り込まれ、tf.Kerasの形で使われるのが一般的。 ***言語 [#p6d6a1f0] Pythonで書かれている。 ***特徴 [#m878a637] -フレームワークによる記述を非常に高級にしてくれるラッパーとして機能する。 -簡単なネットワークに関しては、全フレームワーク中で最もシンプルな記法で書ける。 -複数のバックエンドをサポート（[[TensorFlow>深層学習（deep learning）#e01488e3]]、[[Theano>深層学習（deep learning）#b355b02c]]、[[CNTK>#e6c69a6a]]） -レイヤを積み上げていく要領でモデルを直感的に定義し・構築できる。 -モデルの --実装が素早くできるのでプロトタイプの作成に便利。 --構築が簡単で初心者にとっても解かり易いモノになる。 *環境：Notebook系 [#y03c2270] [[機械学習・深層学習>人工知能（AI）]]の特性上、インタラクティブな環境の方が習得が捗る。 **[[Jupyter Notebook]] [#y5e9caf6] → [[チュートリアル>データマイニング（DM）- Python - DL]] **[[JupyterLab]] [#f7b9cb1f] → [[チュートリアル>データマイニング（DM）- Python - DL]] **[[Azure Machine Learning>#e9f9e334]] [#jd4acb13] *参考 [#m54cf129] -TensorFlow - Wikipedia~ https://ja.wikipedia.org/wiki/TensorFlow -Keras - Wikipedia~ https://ja.wikipedia.org/wiki/Keras -TensorFlowをDockerで動かす（Jupyter notebook編） | ぺんぎんや~ https://e-penguiner.com/tensorflow-jupyter-notebook-with-docker/ -Visualizing Optimization Algos - GIFs - Imgur~ https://imgur.com/a/Hqolp -CNN による画像分類で使われる前処理・テスト時処理まとめ - (iwi) 備忘録~ https://iwiwi.hatenadiary.jp/entry/2016/12/31/162059 **Qiita [#b97a33c9] -Kerasのノウハウ覚え書き~ https://qiita.com/ak11/items/67118e11b756b0ee83a5 ***無から始めるKeras [#gcef9bbc] https://qiita.com/Ishotihadus/items/6ecf5684c2cbaaa6a5ef -はじめての Keras~ http://qiita.com/Ishotihadus/items/c2f864c0cde3d17b7efb -活性化関数、目的関数、最適化手法とは~ http://qiita.com/Ishotihadus/items/d47fc294ca568536b7f0 -Functional API で実装してみる~ http://qiita.com/Ishotihadus/items/e28dd461a8ba27a2676e -学習された重みから手計算で推定する~ http://qiita.com/Ishotihadus/items/ca8cc2e7b5b14ed51a2f -MNIST と EarlyStopping、バッチサイズ、DropOut~ http://qiita.com/Ishotihadus/items/b171272b954147976bfc -CNN で MNIST~ https://qiita.com/Ishotihadus/items/28feac1ee42111afbd11 -リカレントニューラルネットワーク~ https://qiita.com/Ishotihadus/items/f8a2fd1d071047413302 ***TensorFlow2 + Keras による画像分類に挑戦 [#z49acc53] -1 ～とりあえず動かす～~ https://qiita.com/code0327/items/7d3c7bd3327ff049243a -2 ～入力データを詳しくみてみる～~ https://qiita.com/code0327/items/2c969ca4675d5a3691ef -3 ～MNISTデータを可視化してみる～~ https://qiita.com/code0327/items/a6edd5b27256429c3819 -4 ～学習済みモデルで予測させてみる～~ https://qiita.com/code0327/items/1047adc050ab6d75ad5c -5 ～分類に失敗する画像を観察してみる～~ https://qiita.com/code0327/items/5dfc1b2ed143c1f9bd2b -6 ～自分で用意した画像の前処理・分類をしてみる～~ https://qiita.com/code0327/items/d1a6b63915871a17020a -7 ～層タイプ・活性化関数について理解する～~ https://qiita.com/code0327/items/68dd7beb1196320c8c15 -8 ～最適化アルゴリズムと損失関数を選択する～~ https://qiita.com/code0327/items/4f8f656bed23140b8962 -9 ～モデルの学習、セーブ＆ロードをしてみる～~ https://qiita.com/code0327/items/951f418c81dbbd65c1fc ***その他、CNN関連 [#gc934411] -KerasでAlexNetを構築しCifar-10を学習させてみた~ https://qiita.com/URAN110/items/ea2bfc8f7ba2fc858de3 -MNISTでハイパーパラメータをいじってloss/accuracyグラフを見てみる~ https://qiita.com/hiroyuki827/items/213146d551a6e2227810 -cifar10とKerasを使ってCNN(Convolutional Neural Network)を実装してみる~ https://qiita.com/God_KonaBanana/items/10fa8bb58cdd1dbd2e59 -Keras：VGG16、VGG19とかってなんだっけ？？~ https://qiita.com/MuAuan/items/86a56637a1ebf455e180 -男女を判別するモデルを作成（VGG16を転移学習~ https://qiita.com/iharak/items/2b1adf48dbfbcbf1ba12 -KerasでVGG16を使った転移学習/ファインチューニングをしてみた~ https://qiita.com/02130515/items/0c6d0e5d03332acc665e -【keras】noisy studentを実装してみた~ https://qiita.com/rabbitcaptain/items/a15591ca49dc428223ca **その他 [#b551f759] -CVMLエキスパートガイド | ホーム – コンピュータビジョン中級者を支援する「探求型の学習サイト」~ https://cvml-expertguide.net/ -ε-いつかのブログ-з- : ResNet の論文を眺めながら実装してみる[Keras]~ http://blog.livedoor.jp/itukano/archives/52161855.html ***け日記 [#i97dbb8a] -ResNetでCIFAR-10を分類する - け日記~ https://ohke.hateblo.jp/entry/2019/06/22/090000 -Keras: ImageNetで学習済みのVGG16をPlaces365へ転移学習する~ https://ohke.hateblo.jp/entry/2019/03/23/234500 ***P-Chun Labo [#gcf264bd] -Kerasで回帰~ https://pchun.work/keras%e3%81%a7%e5%9b%9e%e5%b8%b0/ -KerasでCNN~ https://pchun.work/keras%e3%81%a7cnn/ -KerasでMNISTの判定~ https://pchun.work/keras%e3%81%a7mnist%e3%81%ae%e5%88%a4%e5%ae%9a/ -[[ResNetをFine Tuningして自分が用意した画像を学習させる>https://pchun.work/resnet%E3%82%92fine-tuning%E3%81%97%E3%81%A6%E8%87%AA%E5%88%86%E3%81%8C%E7%94%A8%E6%84%8F%E3%81%97%E3%81%9F%E7%94%BB%E5%83%8F%E3%82%92%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%95%E3%81%9B%E3%82%8B/]] ***人工知能に関する断創録 [#kee701dd] -Kerasによる2クラス分類（Pima Indians Diabetes）~ https://aidiary.hatenablog.com/entry/20161103/1478176348 -Kerasによる2クラスロジスティック回帰~ https://aidiary.hatenablog.com/entry/20161030/1477830597 -Kerasによる多クラス分類（Iris）~ https://aidiary.hatenablog.com/entry/20161108/1478609028 -KerasでMNIST~ https://aidiary.hatenablog.com/entry/20161109/1478696865 -KerasによるCNNの実装~ https://aidiary.hatenablog.com/entry/20161120/1479640534 -KerasでCIFAR-10の一般物体認識~ https://aidiary.hatenablog.com/entry/20161127/1480240182
