Kaggle Note
概要 KerasでCNNを構築してMNISTクラス分類を行っていきます ライブラリインポート import os import keras from keras.models import Sequential from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.layers.core import Activation, Flatten, Dropout, Dense from keras.datasets import mnist from keras.optimizers
疑似ラベリングとは学習時にテストデータの一部を予測したものを含めて学習し、このモデルを使って再度テストデータの全体を学習することです。以下に
ブレンディングとは複数のモデルで予測した結果を合わせることでより良い結果を作り出すことです。 (モデル1の結果) * 0.3 + (モデル2の結果) * 0.4 +
やること stable-baselinesを使ってDDQNを動かします。環境としてはGymのCartPoleを利用していきます。 stable-
stable-baselinesとは stable-baselinesとは様々な強化学習アルゴリズムが実装されていて、誰でも気軽に強化学習を試
概要 物体検出のYOLOv4をとりあえず動かしてみる。 やってみる 実行環境 $ lsb_release -a No LSB modules are available. Distributor ID: Pop Description: Pop!_OS 20.04 LTS Release: 20.04 Codename: focal $ sudo lshw -class processor *-cpu description: CPU product: Intel(R) Core(TM) i7-8565U CPU @ 1.80GHz vendor:
今回やること 時系列系のニューラルネットワークといえば、LSTM・GRUがぱっと思いつきます。今回はこれらをぱっと動かしてみたいと思います。 デ
自然言語処理の世界では2019年位から事前学習による学習モデルの使用が活発になっています。これはAttentionベースであるGoogleの
概要 物体検出でよく用いられるYOLOですが、その最新版(2020/08現在)であるYOLOv5を今回は動かしてみます。 やってみる 検証環境 試し
概要 今回は文章要約でとてもpythonの有用なライブラリbert-extractive-summarizerの使い方を簡単に紹介したいと思い