Helve’s Python memo

Pythonを使った機械学習やデータ分析の備忘録

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KerasのステートフルRNNで学習を高速化する

KerasのステートフルRNNおよび、Kerasのコードについて解説する。ステートフルRNNは、学習バッチ間で内部状態を保持するため、学習を高速化できる。

Kerasの時系列予測でgeneratorを使って大容量データを扱う 後編

前回の記事で、KerasのRecurrentレイヤに入力するデータを生成するgeneratorクラスの作り方を述べた。 本記事では、作成したgeneratorクラスを使った時系列予測の方法を解説する。目次 環境 学習データ 学習 予測 参考

Kerasの時系列予測でgeneratorを使って大容量データを扱う 前編

KerasのRecurrentレイヤを使った時系列予測において、ジェネレータ (generator) を使って逐次的にデータを出力することで、大容量のデータを扱う場合でもメモリが不足しないようにする。本記事では、Recurrentレイヤに入力するためのデータを生成するgenerat…

<Keras> RNN, GRU, LSTMによる時系列予測

KerasのRNN, GRU, LSTMレイヤを使って時系列データを学習させる。 Kerasを初めて使われる方は、以下の記事を参考にして下さい。

<Keras> ニューラルネットワークによる正弦波の回帰【入門】

以前、Chainerの入門記事を書いたが、実装が容易なkerasを試してみた。ニューラルネットワーク (NN) による回帰の実装例として、sin波を学習させる。

<Tensorflow> Nehalem以前のPCへの導入

ディープラーニングのライブラリKerasを導入した。 このとき、Kerasがバックエンドで使用するTensorflowのインストールにやや詰まったため、備忘録として手順を残す。目次 環境 Tensorflowのインストール Kerasのインストール

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