ニューラルネットワーク

Google Colaboratry環境での tf.keras を用いたニューラルネットワークモデルの実験例に関する個人的メモです。
近年AIがブームになっているので、そのサワリのサにでも触れてみようかと思った次第。当然、公開するようなものではありません。

本ページの前に、「Python」をご覧になってください。


本サイトの内容

リンク先のファイルは、すべて .txt ファイルです。クリックすると、「download.txt」がダウンロードするので、適当な場所に保管して開いてください。
実行サンプルは「↓↓↓…」と「↑↑↑…」で囲んであります。この部分をGoogle Colaboratryの「コード」部分にコピーアンドペースト(ペーストは Cntl+V)して実行すれば結果が表示されます。

二値分類モデル
ある特性をもったデータが正群・負群のどちらに属するかを判定するモデルです。
統計学では、判別分析がありますが、ここではニューラルネットワークでの教師付き学習モデルにしてします。
ニューラルネットワークモデルの基本事項を扱っています。
参考:@IT「TensorFlow 2+Keras(tf.keras)入門(第1回~第3回)」
https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1909/19/news026.html
手書き数字の認識
画像認識の有名なモデルに0~9の手書き数字を判別するモデルがあります。ほぼ参考サイトのものをコピーアンドペーストして、自分なりの説明を加えました。 参考:TensorFlow Core(公式マニュアル)「TensorFlow 2 quickstart for beginners」
https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner