ちょっと前に世間を騒がせた画像生成AI, Stable Diffusion ですが、Kerasの公式ページで実装が公開されているのを知りました。これだと高価なPCを持っていなくても、google colaboratory で簡単に試すことができます。 High-performan […]
強化学習の本を書きました。2021/11/20に発売される予定です。 (Amazon 予約はこちらから) 【目次】は以下のようになります。 1章 強化学習の位置づけ 2章 Pythonの環境構築 3章 教師あり学習 4章 強化学習の問題設定 5章 基本のQ学習 […]
2次元データの回帰をまとめました。 下をクリックするとColaboratoryで開きます。 Colaboratory 線形回帰とニューラルネットを試しました。
2次元データの分類をまとめました。 下をクリックするとColaboratoryで開きます。 Colaboratory ニューラルネット、サポートベクトルマシンで分類しました。
1次元データの回帰をまとめました。 下をクリックするとColaboratoryで開きます。 Colaboratory 線形回帰、多項式回帰、ニューラルネット、ガウス過程回帰で試しました。
2次元データの表示の時に、よく調べるポイントである、 成分のカラー表示、 等高線、surface、マチ針表示をまとめました。 colaboratoryで表示 HTMLで表示
1次元データのプロットや棒グラフの仕方をまとめました。 colabratoryで表示 HTMLで表示 データ点とフィッティング関数の表示 stdの表示
Tensorflow を強化学習でversion2.1を使うとversion1.12よりも遅くなるので原因を確認しました。 結論から述べますと、version2.1は、バッチで学習させるときにはversion1.12よりも若干速いのですが、データを1つづつに分けて学習させる場合で […]
