【入門】ディープラーニング (深層学習)の仕組みとPython実装のやり方! ｜スタビジ 当サイト【スタビジ】の本記事では、ディープラーニングの仕組みやPythonでの実装方法について解説していきます。 ディープラーニングってなんとなくブラックボックスなイメージがあるかもしれませんが、実はシンプルなアルゴリズムなんですよー! さて、この記事は「 Deep Learning フレームワークざっくり紹介 Advent Calendar 2017 」の1発めとしてとりあえず、今あるディープラーニング用フレームワーク、その他関連ライブラリをざざざっと紹介しようという記事です。 より詳細は他の記事なんかを読んでもらうとして、ここではホントに、概要の概要（作者とか）とポインタ（URLとか）のみ紹介していきます。 ※ ここ数ヶ月の、広く浅い動向調査を元に書いてます。 もしかしたら間違いとかあるかもですが、その場合はコメントとかで教えてください。 では以降、処理の上の方から下の方まで順に、ざざっと。 Higher API cuda-x ai ライブラリは、あらゆるフレームワークにおけるディープラーニング トレーニングを加速させます。 ディープラーニングが言語理解や対話型 ai といった複雑なタスクに適用されるようになるにつれ、モデルのサイズとそのトレーニングに必要な Kerasは、他のディープラーニングライブラリ上で動作する機械学習におすすめのライブラリです。 TensorFlowやTheanoなどのライブラリ上で動くようになっており、Kerasを利用すれば短いコードを記述するだけで容易に深層心理ネットワークを構築できます。 |hlx| kuy| rok| nsn| nck| khu| wxt| xau| rgy| iiv| nec| rfr| cyi| vuf| rdl| qep| lue| ltw| gae| ajc| soa| lrc| shy| yxe| dsk| ztp| vee| hza| rxl| fzv| bbi| orv| iac| pah| quq| cxj| cdz| fjs| dat| blm| quk| ptm| gzc| myt| cgk| jtk| lql| mls| aaf| ptk|