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
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 2-3_シンプルな2層のニューラルネット（分類） Open In Colab 2-4_アファイン層 Open In Colab 2-5_SoftmaxWithLoss層_演習問題 Open In Colab 同解答 Open In Colab 2-6_その他の層 Open In Colab 2-7_多層NN(分類) Open In Colab 簡易版を用意しました Open In Colab 2-8_最適化法 Open In Colab 2-9_最適化法のNNへの適用 Open In Colab 2-10_初期値の取り方 Open In Colab 2-11_バッチ正規化 Open In Colab 2-12_深層モデルのための最適化 Open In Colab 2-13_ドロップアウト Open In Colab 2-14_正則化に関する演習 Open In Colab
3-2_Keras（とXGBoost）で回帰分析 Open In Colab 3-3_畳み込み演算の基礎 Open In Colab 3-4_プーリング演算の基礎 Open In Colab 3-5_CNN with TensorFlow Open In Colab 3-6_CNN with PyTorch Open In Colab 3-7_Augmentation Open In Colab 3-8_ResNet Open In Colab 3-9_U-Netによるセグメンテーション Open In Colab 3-10_InstanceSegmentation Open In Colab 3-11_転移学習 Open In Colab
4-2_LSTM Open In Colab 4-3_Transformer_Decoder Open In Colab 4-4_テーブルQ学習_迷路 Open In Colab 4-5_DQN_CartPole Open In Colab 4-6_PPO_CartPole Open In Colab 注：このページは私的利用の範囲内であればどなたでもご利用いただけます． 誤り，プログラムの動作不良，リンク切れなどありましたらご連絡いただければ幸いです． Copy right: 竹縄 知之 （東京海洋大学） |