Keras is a high-level neural networks API, written in Python and capable of running on top of TensorFlow, CNTK, or Theano. It was developed with a focus on enabling fast experimentation. Being able to go from idea to result with the least possible delay is key to doing good research. Use Keras if you need a deep learning library that: Allows...
ハブールへのリンクです。ライブラリリンクは、https://keras.rstudio.com/index.html。
一次資料を読む。
グッドラック
なるほど。Kerasは、高速な実験を可能にすることに重点を置いて開発された高水準のニューラルネットワークAPI なんですね。さすがにインターフェイスのR?
ありがとうございます。
実際のソースはこちら -https://keras.io/ と GitHub -https://github.com/keras-team/keras です。
2016年前半、世界はニューラルネットワークの分野での多くの発展について耳にしました - そのアルゴリズムは、次のように実証されました。
Google（囲碁棋士ネットワークAlphaGo）、Microsoft（各種画像識別サービス）、スタートアップのMSQRD、Prismaなど...。
知っている人は少ないが、他にも並行して開発されていた。地球上の最高の頭脳が結集し、独自のシステムを作り上げました。
という、すでにAIと呼べるような最終的には "神のプログラマー "が作ったのですから、どんなデータ量でも簡単に動きます。
どんなハードでも、小さな紙切れでも。要するに、「ミーシャン、キャッチ！」ということです。でも、静かにしてください．）
さあ、厄介なウイルスでなければいいのですが...。ウンチを入れるのはどうかと思う。昔、Klotというニックネームのユーザーを知っていたのですが、彼は「ハゲでもプログラミングができる」と豪語していて、本当にプログラミングが上手でした......。
2003年のパッド付きシートがあるので、見るに見かねたのですが...。運命じゃなかったんだなぁ:-)
それは「いつも一緒のギャップ」みたいなものです。
2003年の水増しチラシがあるので、見ることもできず...。
ロックな時間。
excel 03はハードコアです。
さあ、厄介なウイルスでなければいいのですが...。ウンチを入れるのはどうかと思う。昔、Klotというあだ名のユーザーを知っていたのですが、その人の口癖は「あいつはとんでもないプログラミングができる」でした......本当にプログラミングが上手なんです。
2003年のパッド付きシートがあるので、見るに見かねたのですが...。やっぱり意味ないのかなぁ:-)
googleのクソゲーだろ？
が、ある種の自作ペルセトロンです :)
レシェトフの死はあなたのせいではないかと思うことがあります、発言してすみません、我慢できませんでした。
Dibs on....もちろん、私は彼の開発にいくつかのバリエーションを植え付けましたが、私のアイデアのうち、彼に承認されたものは最大で10％だったと思うので、これはおそらく大げさでしょう。MOEには、開発者（プログラマー）と技術者（ユーザー）の2つの分野のプロフェッショナルが存在すること。私はどのカテゴリーに属すると思いますか？
だから、Javaのトレーニングを受けて、次に進もうと考えているんだ。言葉の特質 上、重要なポイントがいくつも理解できていないと感じており、mila.ruの大学で1年間15万円で学べると言われたのですが......。そういうことなんです。彼は、最終段階の一つである予測因子の選定で立ち止まった。その有意性を計算し、何らかの選択をすること。なぜなら、コードの中に2つのハードがあるからです。しかし、信じてほしいのは、まさに学習、結果のモデルの分析、その選択というプロセスの専門家（これはエンジニアが得意とするところです）。次のような評価をすることができます。
1.JPredictionは一般化する能力がある。思うようにはいきませんが、入手した10モデルのうち、5～8割は汎用モデル、残りはプラモデルになるでしょう。汎化され方が違うので、学習曲線の良いモデルは、将来的に学習曲線の悪いモデルより得をすることがあります。
2.予測変数の選択に関する問題は、私が彼女に100個の予測変数を与え、彼女は最大9個のモデルを構築し、3つのコアで3日間それを行うことである。論理的に言えば、入力が多いほどモデルはパラメトリックになり、より多くの要素を考慮することになりますが、実際には、同じ学習結果でも入力が多いモデルよりも、シンプルなモデルの方が将来的にうまく機能することになります。なぜなら、入力数が少ないと、ある時間だけ運がよくて、その後運が悪くなったときに影響があり、この時間は、モデルが小さすぎるため、原則として、それほど長くはならないからである。
ただ、データでいろいろ試して、JPredictionに猛烈に再学習を教えたところ、同じデータを取って再学習させると、20％以内に学習が急激に上昇する結果になりました。つまり、75%が90%になったと同時に、ひどい手応えの喪失感を味わったのです。
今はMO向けのサービスも出始めていて、私はAWSを使っています。機械学習とモデル構築のセクションがあります。その結果、私はそこと自分のモデルを同じファイルから作ることになりました。AWSの場合、学習済みモデルの品質は何倍も悪いのですが、5分で構築することができます。しかも、設定項目がそれほど多くない。
私は、2つの同じファイルを異なるIIMシステムで実行し、EAの取引された部分の形で結果を比較したいと強く思っていますが、残念ながらこのフォーラムには完全なIIMシステムを持っている専門家がいません。ここにいるみんなは、まだ探している...。惜しいトリックスターだぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁ見つけたんですか？あなたのAIは......。
本を読んでいる人/調べている人
google colabがGPUをサポート
で、TensorFlowはすでにインストールされています。
唯一厄介なのは、APIとグーグルドライブ経由でファイルを操作することです。
ビデオカードの性能テスト。
ランダムな100x100x100x3画像（バッチ×高さ×幅×チャンネル）に対して32x7x7x3フィルタを畳み込む時間（秒）。10回実行の合計 CPU (s): 9.76737689972 GPU (s): 0.16198209479CPUに対するGPUのスピードアップ: 60x。
どうやってるのか全然わからないけど、全部うまくいった :)
で、ここでRはもちろんバンバン...l。
本を読んでいる人/調べている人
google colabはあなたのGPUをサポートします。
とTensorFlowがインストール済み
要するに、何もインストールする必要がなく、ブラウザからログインして作業すればいいのです。唯一の難点は、apiとgoogleディスクを介してファイルを操作することです。
私のビデオカードの性能テスト。
ランダムな100x100x100x3画像（バッチ×高さ×幅×チャンネル）に対して32x7x7x3フィルタを畳み込む時間（秒）。10回実行の合計 CPU (s): 9.76737689972 GPU (s): 0.16198209479CPUに対するGPUのスピードアップ: 60x。
どのように実装されているのか全く分かりませんが、動作しています :)
それは助かりますね。どんな研究所なんだ？
これで便利になりましたね。どんな研究所なんですか？
さあ、ミハイル
が、仮想マシンで、独自のgpuhaを使用している)