深層学習本ページは東京海洋大学大学院講義科目「深層学習」「応用解析」のためのページです． 本ページの演習問題は基本的に Google Colaboratory で作成されており，すべてのプログラムを実行することができます． Google Colaboratory はインターネット環境とグーグルのアカウントさえ持っていれば，Python のインストールなどの環境構築をしなくてもブラウザーから Jupyther という Python のインターフェイスを使うことができるサービスで，しかも GPU も含めて無料で使うことができます． タイトルの横の "Open In Colab" をクリックすると Colaboratory が開きます．グーグルにログインした状態で各セルを Shift + Enter または Ctrl + Enter で実行してください．最初に警告が出ますが，「このまま実行」を選ぶと実行されます．ご自身のグーグルドライブに保存（上部バーから「ドライブにコピーを保存」）して使用することもできます． 予習教材
0-2_Python入門 Open In Colab 0-3_Numpy入門 Open In Colab 本編
1-1_Keras（とXGBoost）で回帰分析 Open In Colab 1-2_Kerasで手書き数字の分類問題 Open In Colab 1-3_確率的勾配降下法 Open In Colab 同解答 Open In Colab
2-2-1_シンプルな2層のニューラルネット（回帰） Open In Colab 2-2-2_シンプルな2層のニューラルネット（2値分類） Open In Colab 2-2-3_シンプルな2層のニューラルネット（分類） Open In Colab 2-2-4_Simple2Layers_YearPrediction_問題 Open In Colab 同解答 Open In Colab 2-3-1_アファイン層 Open In Colab 2-3-2_SoftmaxWithLoss層_演習問題 Open In Colab 同解答 Open In Colab 2-3-3_その他の層 Open In Colab 2-4_多層NN(分類) Open In Colab 簡易版を用意しました Open In Colab 2-5-1_最適化法 Open In Colab 2-5-2_最適化法のNNへの適用 Open In Colab 2-6_初期値の取り方 Open In Colab 2-7_バッチ正規化 Open In Colab 2-8_深層モデルのための最適化 Open In Colab 2-9_ドロップアウト Open In Colab 2-10_正則化に関する演習 Open In Colab
3-2_プーリング演算 Open In Colab 3-3_畳み込み層 Open In Colab 3-4_プーリング層 Open In Colab 3-5-1_CNN Open In Colab 3-5-2_CNN_GPU Open In Colab 3-6_Augmentation Open In Colab 3-7_ResNet Open In Colab 3-8_U-Netによるセグメンテーション Open In Colab 3-9_pix2pix-Keras Open In Colab 3-10_MaskRCNN Open In Colab
4-1-2_TimeRNN層 Open In Colab 4-1-3_RNNモデル Open In Colab 4-2_LSTM_TF2 Open In Colab 4-3_Word2Vec Open In Colab （授業では扱いません） 4-4_ChatBot_seq2seq Open In Colab （授業では扱いません） 4-5_ChatBot_Attention Open In Colab （授業では扱いません） 4-6_テーブルQ学習_迷路 Open In Colab 4-7-1_DQN_CartPole Open In Colab 4-7-2_DQN_Breakout Open In Colab
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