Keras

アルゴリズム:Algorithms

保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用 戦略をパラメータを持った関数で実装するPolicy Gradient

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される強化学習に対するニューラルネットワークの適用 戦略をパラメータを持った関数で実装するPolicy Gradient(割引現在価値、戦略更新、tensorflow、Keras、CartPole、ACER、Actor Critoc with Experience Replay、Off-Policy Actor Critic、behaviour policy、Deterministic Policy Gradient、DPG、DDPG、Experience Replay、Bellman Equation、方策勾配法、行動履歴)
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保護中: PythonとKerasによるジェネレーティブディープラーニング(1)LSTMを使ったテキスト生成

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpython/kerasによるLSTMを使ったテキストジェネレーティブDNN
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保護中: PythonとKerasによる高度なディープラーニング(3) モデルの最適化の手法

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスク活用のためのpython/kerasによる深層学習の為のネットワークの最適化
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保護中: PythonとKerasによる高度なディープラーニング(2) KerasのコールバックとTensorBordを使ったモデルの監視

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに用いられるpyton/kerasによる深層学習過程のネットワークの監視(KerasのコールバックとTensorBordを使ったモデルの監視)
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tensorflowとKerasとpytorchの比較

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される深層学習フレームワークであるtensorflow,keras,pytorchの比較
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保護中: PythonとKerasによる高度なディープラーニング(1) Keras Functional APIを利用した複雑なネットワーク

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpython/kerasによるKeras functional APIを使った複雑なネットワークモデルの構築(マルチモーダル問題等への対応)
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保護中: PythonとKerasによるテキストとシーケンスのためのDNN(4)双方向RNNとCNNでのシーケンス処理

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpython/kerasでのシーケンスデータへの双方向RNNとCNN適用
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保護中: pythonとKerasによるテキストとシーケンスのためのDNN(3)リカレントニューラルネットワークの高度な使い方(GRU)

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpyhton/kerasによるシーケンスデータのGRUによる分析とリカレントドロップアウト、リカレント層のスタッキングによる改善
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保護中: PythonとKerasによるテキストとシーケンスのためのDNN(2)SimpleRNNとLSTMの適用

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpython/kerasによるテキスト/シーケンス情報の為のRNNとLSTM
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保護中: PythonとKerasによるテキストとシーケンスのためのDNN(1)学習のためのテキストデータの前処理

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクのためのpython/kerasによる自然言語の深層学習(DNN)、分散ベクトル生成(Gloveモデルの活用)
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