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Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

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Keras-RLは、Kerasを用いてDQNなどの深層強化学習アルゴリズムを実装したライブラリです。学習する強化学習の環境をOpenAI Gymのインターフェースに準じて作成することが必要です。

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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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kerasで活性化関数を自作したい

cdg_26

総合スコア27

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

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投稿2019/02/15 07:23

前提・実現したいこと

tensorflowをバックエンドにkerasでネットワーク構築をしています.
そのネットワークに使われている活性化関数を自作し,活用したいのですがどのようにすれば良いのでしょうか.

以下にkeras上で使いたい活性化関数の式を示します.

kerasで活用したい活性化関数のソースコード

python

1def activationn_function(x): 2 #入力ベクトルのノルムを1にする計算を行なっています 3 l2 = np.linalg.norm(x, ord=2, keepdims=True) 4 l2[l2==0] = 1 5 return x / l2

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tiitoi

2019/02/15 08:19 編集

L2ノルムで正規化するということですよね? Keras Backend API に K.l2_normalize(x) というものがありますが、これではダメでしょうか? https://keras.io/ja/backend/ ``` from keras.layers import Activation from keras import backend as K from keras.models import Sequential model = Sequential() model.add(Activation(K.l2_normalize)) ```
cdg_26

2019/02/17 05:47

tiitoi様ありがとうございます. Keras Backend API の K.l2_normalize(x)で解決しました. ``` from keras.layers import Activation from keras import backend as K from keras.models import Sequential model = Sequential() model.add(Activation(K.l2_normalize)) ```
guest

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自己解決

Keras Backend API の K.l2_normalize(x)を使うことで解決しました.
https://keras.io/ja/backend/

python

1from keras.layers import Activation 2from keras import backend as K 3from keras.models import Sequential 4 5model = Sequential() 6model.add(Activation(K.l2_normalize))

投稿2019/02/17 05:48

cdg_26

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