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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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1回答

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TensorFlowによる2次元データに対するconv1d

tanshoko

総合スコア9

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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投稿2018/11/21 06:34

編集2018/11/21 06:36

TensorFlowを用いて2次元データを行毎に1次元畳み込みをし、何度か畳み込んだあと最終的には全結合するようなモデルを組みたいです。
具体例を出すと、(28,28,1)のようなshapeのデータがあり、0行目から27行目まで各行でconv1dを行い、(28,5,1)くらいまで畳み込んだ後に(140,1)の全結合層を得られるようなモデルが欲しいです。
どのような記述をすれば効率よく書けるでしょうか。

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回答1

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自己解決

tensorflowをバージョン1.12の状態でtf.layers.conv1dを使い、入力を(n_data, 28, 28)のようにすれば行ごとに畳み込みされます。

投稿2018/12/19 16:33

tanshoko

総合スコア9

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