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Unlock Your Potential: Top 10 Reasons to Learn Python Python is one of the most popular programming languages in the world. As technology advances and more companies use Python … Read More C# course from scratch for beginners If you have only a general idea of what programming is and have never been professionally engaged in it, we recommend that you start learning from the very basics. Read More
【書籍紹介】詳解ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理 - HELLO CYBERNETICS
最近発売されたディープラーニングの本。 基礎的な内容から始まり、主にリカレントネットワークを、TensorFlowとKerasによる実装を通して理解していきます。 結論 今回紹介する本 誰におすすめか TensorFlowあるいはKerasを使っていきたいユーザー リカレントネットワークを使いたいユーザー 誰におすすめでないか Chainerを使っていきたいユーザー 既にTensorFlowあるいはKerasを使いこなしている方 本の構成 １章：数学の準備（1〜22ページ） 2章：Pythonの準備（23〜68ページ） 3章：ニューラルネットワーク（69〜140ページ） 4章：ディープニューラルネットワーク（141〜207ページ） 5章：リカレントニューラルネットワーク（209〜249ページ） 6章：リカレントニューラルネットワークの応用（251〜293ページ） 付録（295〜310ページ
Keras で変分自己符号化器（VAE）を学習したい - クッキーの日記
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。 Keras で自己符号化器を学習したい - クッキーの日記 Kerasブログの自己符号化器チュートリアル（Building Autoencoders in Keras）の最後、Variational autoencoder（変分自己符号化器；VAE）をやります。VAE についてのチュートリアル上の説明は簡単なものなので、以下では自分で言葉を補っています。そのため、不正確な記述があるかもしれません。 変分自己符号化器（VAE）って何 実行結果 スクリプト 変分自己符号化器（VAE）って何 そのデータが生成するメカニズムに仮定をおいているとき（そのデータの生成モデルを仮定しているとき）、モデルのパラメータの最適化をするのに VAE を用いることができます。今回は、「それぞれの手書き数字には、その手書き数字に対応
Keras で自己符号化器を学習したい - クッキーの日記
Kerasブログの自己符号化器のチュートリアルをやります。 Building Autoencoders in Keras 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。上記の記事内でのモデルは Sequential() で生成したインスタンスに層を add していくのではなく、Model (functional API) で組み立てています。 この方法だと自己符号化器（エンコーダ ＋ デコーダ）全体を学習して後からエンコーダ（デコーダ）部分のみ利用するというのが容易にできました。 以下はチュートリアル内で紹介されているモデルの理解のためのお絵描きです（この記事はお絵描きだけです）。 モデル1： 単純な自己符号化器 モデル2： エンコーダがスパースな自己符号化器 モデル3： 多層な自己符号
Building Autoencoders in Keras
In this tutorial, we will answer some common questions about autoencoders, and we will cover code examples of the following models: a simple autoencoder based on a fully-connected layer a sparse autoencoder a deep fully-connected autoencoder a deep convolutional autoencoder an image denoising model a sequence-to-sequence autoencoder a variational autoencoder Note: all code examples have been updat
Simple Beginner's guide to Reinforcement Learning & its implementation
Simple Beginner’s guide to Reinforcement Learning & its implementation One of the most fundamental questions in the field of reinforcement learning for scientists across the globe has been – “How to learn a new skill?”. The desire to understand the answer is obvious – if we can understand this, we can enable human species to do things we might not have thought before. Alternately, we can train mac
keras-rl の example コードを実行するだけ - クッキーの日記
Keras を勉強します。 keras-rl でオリジナルの強化学習タスク・オリジナルのDQNモデルを学習したという記事が本日 Qiita に投稿されていましたが（参考記事）、まず keras-rl と gym がわからないので example コードを実行することにします。 参考記事 やること 手順 感想 参考記事 以下の記事を参考にさせていただきましたが、やったことは記事内容のトレースよりはるか低みです。 qiita.com やること 強化学習で伝統的なポールバランシングタスクをエージェントに学習させます。 小学生のとき掃除の時間に、手のひらに箒をのせて倒れないようにバランスを取るのをよくやったと思います。 今回のタスクのポールの動く範囲は2次元平面内に制約されています。台車も直線上を動きます。 gym でのタスク設定は以下のページ参照。 OpenAI Gym CartPole-v0
[Python] Keras-RLで簡単に強化学習(DQN)を試す - Qiita
はじめに 強化学習を試してみたい題材はあるけど、自分でアルゴリズムを実装するのは・・・という方向けに、 オリジナルの題材の環境を用意し、keras-rlで強化学習するまでの流れを説明します。 実行時の環境 Python 3.5 keras 1.2.0 keras-rl 0.2.0rc1 Jupyter notebook 使用するライブラリ keras 簡単にネットワークが構築できると話題のディープラーニングのフレームワークです。 keras-rl kerasを利用して、DQNなどの深層強化学習のアルゴリズムを実装したライブラリです。 対応しているアルゴリズムはこちらを参照。 gitのリポジトリをcloneしてインストールします。
![[Python] Keras-RLで簡単に強化学習(DQN)を試す - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/279de096f5668a6c597ab2ba500ac7ac950bfc3a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwS2VyYXMtUkwlRTMlODElQTclRTclQjAlQTElRTUlOEQlOTglRTMlODElQUIlRTUlQkMlQjclRTUlOEMlOTYlRTUlQUQlQTYlRTclQkYlOTIlMjhEUU4lMjklRTMlODIlOTIlRTglQTklQTYlRTMlODElOTkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtY2xpcD1lbGxpcHNpcyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTgyYjc3MTQ5MDU2NzAyM2NjYzYzNjYwZWM1YjI1ZjRj%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwaW5vb3J5JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz05ZTJlM2NhMWI4MDYwN2FhMDc5MGYzNjk3ZWMxN2YxYw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Da2455b6a29a5c419be091efc7e52606f)
Keras Tutorial - Traffic Sign Recognition - Sasank's Blog
In this tutorial Tutorial assumes you have some basic working knowledge of machine learning and numpy. , we will get our hands dirty with deep learning by solving a real world problem. The problem we are gonna tackle is The German Traffic Sign Recognition Benchmark(GTSRB). The problem is to to recognize the traffic sign from the images. Solving this problem is essential for self-driving cars to op
【PyTorch、Chainer、Keras、TensorFlow】ディープラーニングのフレームワークの利点・欠点【2017年10月更新】 - HELLO CYBERNETICS
ディープラーニングの大流行の中、様々なフレームワークが登場し、気軽にプログラミングができるようになりました。しかし、そんな中どのフレームワークを選べば良いかわからないという人も多いと思います。そんな人に少しでも参考になればと思い記事を書きます。 はじめに Chainer 特徴 柔軟な計算グラフの構築が可能 Pythonによる実装 直感的な計算グラフの構築が可能 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ Keras 特徴 とんでもなく簡単に計算グラフを記述可能 高速計算ライブラリのディープラーニング用ラッパー もはやプログラミングの経験すら不要 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ TensorFlow 特徴 圧倒的な利用者数 テンソル計算を行うライブラリ Define and Run 追加のライブラリが豊富 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ PyT
VGG-16 pre-trained model for Keras
readme.md ##VGG16 model for Keras This is the Keras model of the 16-layer network used by the VGG team in the ILSVRC-2014 competition. It has been obtained by directly converting the Caffe model provived by the authors. Details about the network architecture can be found in the following arXiv paper: Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition K. Simonyan, A. Zisserman arXiv
Deep Q-LearningでFXしてみた - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
次世代システム研究室のJK（男）です。よろしくお願いします。 今回はDeep Q-Learningという手法でFXをやってみたので紹介します。前回のブログでは、LSTMというディープラーニング(Deep Learning; 深層学習とも)の一種を使って、株価変動の予想をしました。これは「教師あり学習」という手法で、コンピュータに常に「正解」を教えて学習させます。でも、よくよく考えると金融商品って時間変動の予想が最終目標じゃないですよね。最終目標は（基本的に）金融商品の売買で儲けること。つまり予想を元に、いま売るのか、買うのか、何もしないのか、という「行動」を決めることです。完全に未来がわかるのでもない限り、この行動に「正解」が無いことがわかります。 完全に予想するのは無理（短期的には買ったり負けたり）かもしれませんが、長期的には儲けるような「方針」は立てられるかもしれない。このように「方針
Keras loading color images
Please consider this gist of pre-trained VGG-16 model with example usage which I find illustrative: To summarize: Load your images with OpenCV or scikit-image, etc. (L58) Resize and/or crop your images to fit the input size (224*224 for VGG-16)(L58) Calculate and subtract for each image the mean value (L59~L61) Swap the color dimension before height and width dimensions (L62) If you use scikit-ima
詳解 ディープラーニング｜Tech Book Zone Manatee
TensorFlowとKerasによるディープラーニング・ニューラルネットワークの実践的入門書 本書はディープラーニング、ニューラルネットワークについての予備知識がなくても学習を進められるようゼロから丁寧に、理論とその実装について解説します。 実装にはPythonのディープラーニング向けのライブラリ、TensorFlow (1.0) およびKeras (2.0) を用います。 「ディープラーニングについて何となくわかってはいるけれど、もう少し理解を深めたい」「画像認識だけでなく、時系列データを分析するためのモデルについても学びたい」という方にとって、学びの役に立つのではないかと思います。 単純パーセプトロンにはじまり、多層パーセプトロン、ディープニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワークなど多くの手法について学びます。扱うデータの種類ごとに考えるべき課題も異なり、それに合わせ
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Py3 and tensorflow setup
RL-Trading/TradingEnv with keras-rl.ipynb at 219c61fca71dae7af6717b32b5e658c621221e90 · ksemianov/RL-Trading
Deep Q-Learning with Neural Networks (on Cart-Pole)
keras/imdb_cnn.py at master · keras-team/keras · GitHub
using pre trained VGG16 for another classification task · Issue #4465 · keras-team/keras
