ai-5. 人工知能の Python パッケージ TensorFlow と Keras の動作確認 「パソコン実習」の資料を準備しています https://www.kunihikokaneko.com/dblab/keras/keras2.html リレーショナルデータベースのテーブル、フィールド、データ型について説明します 人工知能を演習と実践で学ぶシリーズ 金子邦彦
前準備 ① Anaconda がインストール済み Youtube ビデオ「pp-6. Anaconda を Windows マシンにイ ンストール」 https://youtu.be/AbiErivsIEY ② TensorFlow, Keras がインストール済み Youtube ビデオ「ai-4. 人工知能の Python パッケージ TensorFlow, Keras のインストール」 https://youtu.be/Xt4h0_XLWEw 以上の①，②について， 「パソコン実習」の資料を準備しています https://www.kunihikokaneko.com/dblab/toolchain/windows_tensorflow.html
TensorFlow, Keras のバージョン確認 1. Spyder を起動 2. TensorFlow のバージョン確認 import tensorflow as tf print( tf.__version__ ) 3. Keras のバージョンとバックエンドの確認 import keras print( keras.__version__ )
TensorFlow の動作確認 TensorFlow を用いて，メッセージ表示 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() result = sess.run(hello) print(result) sess.close()
ニューラルネットワークの例 １０個 のユニット 各ユニットは 違う出力を出す 全てのユニットに 同じ入力データが 入る（100個の数値） ・ 10個のうち 1個だけが 活性化する ように調整 全てのユニットに 同じ入力データが 入る（64個の数値） ６４個 のユニット ２層目 １層目
ニューラルネットワークのイメージ 活性化 ・ 画素数 100の モノクロ画像 があったとする ２層目 １層目
ニューラルネットワークのイメージ ・ 画素数 100の モノクロ画像 があったとする 活性化 ２層目 １層目
ニューラルネットワークを作るプログラム import tensorflow as tf import keras from keras.models import Sequential m = Sequential() from keras.layers import Dense, Activation import keras.optimizers m.add(Dense(units=64, input_dim=100)) m.add(Activation('relu')) m.add(Dense(units=10)) m.add(Activation('softmax')) m.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=True)) 入力は 100個の数値 １層目のユニット数は 64 ２層目のユニット数は 10 「softmax」は「活性化するユニットは１度に１つ」
終わりに 関連資料や教材は，次の Web ページで公開しています． http://www.kunihikokaneko.com/dblab/intro/ その他，さまざまな資料を金子研究室 Web ページで公開しています http://www.kunihikokaneko.com/index-j.html 金子邦彦