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保護中: 確率と期待値とモンテカルロ法について

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクで活用される機械学習の積分計算で使われるマルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法のベースとなるモンテカルロ法の解説
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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: PyTorchによる発展ディープラーニング(OpenPose, SSD, AnoGAN, Efficient GAN, DCGAN, Self-Attention GAN, BERT, Transformer, GAN, PSPNet, 3DCNN, ECO)

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pytorchを用いたOpenPose,SSD,AnoGAN,Efficient GAN,DCGAN,Self-Attention GAN,BERT,Transformer,GAN,PSPNet,3DCNN,ECO等の発展型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(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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