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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。

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。

PyTorch

PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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。

Q&A

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[python] TDNN(Time Delay Neural Network)をpythonで実装する方法を教えていただきたいです。

idon

総合スコア2

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。

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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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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。

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投稿2020/05/20 06:09

編集2022/01/12 10:55

前提

現在、音声の特徴分類をするために機械学習(python,kerasなど)を勉強中です。
具体的には、20種類の特徴を入力し学習させて7種類に分類したいと考えています。
色々調べた結果、TDNN(Time Delay Neural Network)が気になっています。

###実現したいこと

"フォルダ構造"
イメージ説明

nameのフォルダの中から1つランダムに選択し、その中の特徴データからランダムに1つ選択(このデータを n とすると)、加えて4つのデータ(n-3, n-1, n+1, n+3)もまとめて入力する
上記のことを全nameデータを使用するまで繰り返す。
みたいなこと

モデルとしては
入力-隠れ層-隠れ層-出力
を予定

Feed Forward neural networkでやってみたいです。

発生している問題

TDNNを概念としては理解できたのですがこれをプログラムに表すことができません。
「実現したいこと」の太字の部分です。

質問の仕方が下手で申し訳ないのですが、よろしくお願いします。

試したこと

見つけたTDNNサンプルコード

ここのプログラムを見てみたのですがいまいち理解できず応用することができません。
畳み込みが混ざっていたり…

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