Deep learning with Keras

Kerasを中心に例題の解釈、ハンズオンを通じてディープラーニングに対する理解を深める。

システム要件

オペレーティングシステム

• Ubuntu 16.04 or later (64-bit)
• macOS 10.12.6 (Sierra) or later (64-bit)
• Windows 7 or later (64-bit) (Python 3 only)

python

• Python 2.7-3.6

例題

ニューラルネットワークに関する例題

• perceptron パーセプトロンで論理回路を作成する。
• neural_network ニューラルネットワークを設計する。

ニューラルネットワークの学習に関する例題

• fitting 論理回路の訓練を行う。
• optimizer 最適化手法を実装する。

コンピュータビジョンの関する例題

• mnist_mlp MNISTデータ・セットで全結合ニューラルネットワークの訓練を行う。
• [工事中] mnist_cnn MNISTデータ・セットで畳み込みニューラルネットワークの訓練を行う。

シーケンスに関する例題

TOBD

おすすめの読み方

1. perceptron パーセプトロンで論理回路を作成する。
2. neural_network ニューラルネットワークを設計する。
3. fitting 論理回路の訓練を行う。
4. optimizer 最適化手法を実装する。
5. mnist_mlp MNISTデータ・セットで全結合ニューラルネットワークの訓練を行う。
6. [工事中]mnist_cnn MNISTデータ・セットで畳み込みニューラルネットワークの訓練を行う。

出典

• keras/examples

参考文献

• Keras
  • Keras公式ドキュメント
  • Francois Chollet (著): 「PythonとKerasによるディープラーニング」 マイナビ出版 刊
• ディープラーニング
  • 斎藤 康毅 (著): 「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」 オライリージャパン 刊
  • 斎藤 康毅 (著): 「ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編」 オライリージャパン 刊
  • Charu C. Aggarwal (著)：「Neural Networks and Deep Learning: A Textbook」 Springer 刊
• 損失関数
  • 損失関数の利用方法
  • Loss functions in neural networks
• 評価関数
  • 評価関数の利用方法
• 最適化
  • オプティマイザ（最適化アルゴリズム）の利用方法
  • 勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する
• 活性化関数
  • 活性化関数の使い方
  • An overview of activation functions used in neural networks
• 正則化
  • 正則化の利用方法