Skip to content

ClasCat® AI Research

クラスキャット – 生成 AI, AI エージェント, MCP

Menu
  • ホーム
    • ClassCat® AI Research ホーム
    • クラスキャット・ホーム
  • OpenAI API
    • OpenAI Python ライブラリ 1.x : 概要
    • OpenAI ブログ
      • GPT の紹介
      • GPT ストアの紹介
      • ChatGPT Team の紹介
    • OpenAI platform 1.x
      • Get Started : イントロダクション
      • Get Started : クイックスタート (Python)
      • Get Started : クイックスタート (Node.js)
      • Get Started : モデル
      • 機能 : 埋め込み
      • 機能 : 埋め込み (ユースケース)
      • ChatGPT : アクション – イントロダクション
      • ChatGPT : アクション – Getting started
      • ChatGPT : アクション – アクション認証
    • OpenAI ヘルプ : ChatGPT
      • ChatGPTとは何ですか?
      • ChatGPT は真実を語っていますか?
      • GPT の作成
      • GPT FAQ
      • GPT vs アシスタント
      • GPT ビルダー
    • OpenAI ヘルプ : ChatGPT > メモリ
      • FAQ
    • OpenAI ヘルプ : GPT ストア
      • 貴方の GPT をフィーチャーする
    • OpenAI Python ライブラリ 0.27 : 概要
    • OpenAI platform
      • Get Started : イントロダクション
      • Get Started : クイックスタート
      • Get Started : モデル
      • ガイド : GPT モデル
      • ガイド : 画像生成 (DALL·E)
      • ガイド : GPT-3.5 Turbo 対応 微調整
      • ガイド : 微調整 1.イントロダクション
      • ガイド : 微調整 2. データセットの準備 / ケーススタディ
      • ガイド : 埋め込み
      • ガイド : 音声テキスト変換
      • ガイド : モデレーション
      • ChatGPT プラグイン : イントロダクション
    • OpenAI Cookbook
      • 概要
      • API 使用方法 : レート制限の操作
      • API 使用方法 : tiktoken でトークンを数える方法
      • GPT : ChatGPT モデルへの入力をフォーマットする方法
      • GPT : 補完をストリームする方法
      • GPT : 大規模言語モデルを扱う方法
      • 埋め込み : 埋め込みの取得
      • GPT-3 の微調整 : 分類サンプルの微調整
      • DALL-E : DALL·E で 画像を生成して編集する方法
      • DALL·E と Segment Anything で動的マスクを作成する方法
      • Whisper プロンプティング・ガイド
  • Gemini API
    • Tutorials : クイックスタート with Python (1) テキスト-to-テキスト生成
    • (2) マルチモーダル入力 / 日本語チャット
    • (3) 埋め込みの使用
    • (4) 高度なユースケース
    • クイックスタート with Node.js
    • クイックスタート with Dart or Flutter (1) 日本語動作確認
    • Gemma
      • 概要 (README)
      • Tutorials : サンプリング
      • Tutorials : KerasNLP による Getting Started
  • Keras 3
    • 新しいマルチバックエンド Keras
    • Keras 3 について
    • Getting Started : エンジニアのための Keras 入門
    • Google Colab 上のインストールと Stable Diffusion デモ
    • コンピュータビジョン – ゼロからの画像分類
    • コンピュータビジョン – 単純な MNIST convnet
    • コンピュータビジョン – EfficientNet を使用した微調整による画像分類
    • コンピュータビジョン – Vision Transformer による画像分類
    • コンピュータビジョン – 最新の MLPモデルによる画像分類
    • コンピュータビジョン – コンパクトな畳込み Transformer
    • Keras Core
      • Keras Core 0.1
        • 新しいマルチバックエンド Keras (README)
        • Keras for TensorFlow, JAX, & PyTorch
        • 開発者ガイド : Getting started with Keras Core
        • 開発者ガイド : 関数型 API
        • 開発者ガイド : シーケンシャル・モデル
        • 開発者ガイド : サブクラス化で新しい層とモデルを作成する
        • 開発者ガイド : 独自のコールバックを書く
      • Keras Core 0.1.1 & 0.1.2 : リリースノート
      • 開発者ガイド
      • Code examples
      • Keras Stable Diffusion
        • 概要
        • 基本的な使い方 (テキスト-to-画像 / 画像-to-画像変換)
        • 混合精度のパフォーマンス
        • インペインティングの簡易アプリケーション
        • (参考) KerasCV – Stable Diffusion を使用した高性能画像生成
  • TensorFlow
    • TF 2 : 初級チュートリアル
    • TF 2 : 上級チュートリアル
    • TF 2 : ガイド
    • TF 1 : チュートリアル
    • TF 1 : ガイド
  • その他
    • 🦜️🔗 LangChain ドキュメント / ユースケース
    • Stable Diffusion WebUI
      • Google Colab で Stable Diffusion WebUI 入門
      • HuggingFace モデル / VAE の導入
      • LoRA の利用
    • Diffusion Models / 拡散モデル
  • クラスキャット
    • 会社案内
    • お問合せ
    • Facebook
    • ClassCat® Blog
Menu

Keras 2 : Code examples

Posted on 11/10/202112/26/2022 by Sales Information

Keras 2 : Code examples

翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
更新日時 : 12/26/2022
作成日時 : 10/31/2021

 

クラスキャット 人工知能 研究開発支援サービス

◆ クラスキャット は人工知能・テレワークに関する各種サービスを提供しています。お気軽にご相談ください :

  • 人工知能研究開発支援
    1. 人工知能研修サービス(経営者層向けオンサイト研修)
    2. テクニカルコンサルティングサービス
    3. 実証実験(プロトタイプ構築)
    4. アプリケーションへの実装

  • 人工知能研修サービス

  • PoC(概念実証)を失敗させないための支援

  • テレワーク & オンライン授業を支援
◆ 人工知能とビジネスをテーマに WEB セミナーを定期的に開催しています。スケジュール。
  • お住まいの地域に関係なく Web ブラウザからご参加頂けます。事前登録 が必要ですのでご注意ください。
  • ウェビナー運用には弊社製品「ClassCat® Webinar」を利用しています。

◆ お問合せ : 本件に関するお問い合わせ先は下記までお願いいたします。

  • 株式会社クラスキャット セールス・マーケティング本部 セールス・インフォメーション
  • E-Mail:sales-info@classcat.com  ;  WebSite: www.classcat.com  ;  Facebook

 

Keras 2 : Code examples

コンピュータビジョン

  • スクラッチから画像分類 (10/30/2021)
  • 単純な MNIST convnet (10/31/2021)
  • U-Net ライクなアーキテクチャで画像セグメンテーション (10/31/2021)
  • COVID-19 関連所見を持つ胸部 CT スキャンからの 3D 画像分類 (10/31/2021)
  • AdaMatch による半教師あり学習とドメイン適応 (11/07/2021)
  • 画像のノイズ除去のための畳込みオートエンコーダ (11/02/2021)
  • BigTransfer (BiT) を使用する画像分類 (11/12/2021)
  • CAPTCHA を読むための OCR モデル (11/06/2021)
  • コンパクトな畳込み Transformer (11/12/2021)
  • スーパービジョンによる一貫性訓練 (11/14/2021)
  • 畳み込み LSTMによる次フレームビデオの予測 (11/15/2021)
  • ConvMixer による画像分類 (11/15/2021)
  • 画像分類のための CutMix データ増強 (11/16/2021)
  • DeepLabV3+ を使用した多クラス・セマンティック・セグメンテーション (11/17/2021)
  • 単眼深度推定 (11/18/2021)
  • EANet (外部注意 Transformer) で画像分類 (11/18/2021)
  • FixRes: 訓練/テスト解像度の不一致の修正 (11/19/2021)
  • Grad-CAM クラス活性化の可視化 (11/19/2021)
  • 訓練性能向上のための勾配集中化 (11/19/2021)
  • 手書きテキスト (可変長文字列) 認識 (11/20/2021)
  • 画像キャプショニング (11/21/2021)
  • EfficientNet を使用した再調整による画像分類 (11/21/2021)
  • ビジョン Transformer による画像分類 (11/12/2021)
  • 積分勾配によるモデル解釈 (11/24/2021)
  • Involutional ニューラルネットワーク (11/24/2021)
  • 転移学習によるキーポイント検出 (11/25/2021)
  • コンピュータビジョン – 知識蒸留 (11/25/2021)
  • リサイズの学習 (11/26/2021)
  • 画像の類似性検索のためのメトリック学習 (11/27/2021)
  • TF Similarity による画像類似性検索のためのメトリック学習 (11/28/2021)
  • MIRNet による低照度画像強化 (11/29/2021)
  • 画像分類のための MixUp 増強 (12/01/2021)
  • 現代的な MLPモデルによる画像分類 (12/01/2021)
  • MobileViT : 画像分類のためのモバイルで扱いやすい Transformer ベースモデル (12/01/2021)
  • Near-duplicate 画像検索 (12/02/2021)
  • NeRF による 3D ボリュームレンダリング (12/03/2021)
  • NNCLR による自己教師あり対照学習 (12/04/2021)
  • Perceiver による画像分類 (12/06/2021)
  • PointNet によるポイントクラウド分類 (12/06/2021)
  • PointNet によるポイントクラウド・セグメンテーション (12/07/2021)
  • 堅牢性向上のための画像分類用 RandAugment (12/09/2021)
  • Reptile による Few-Shot 学習 (12/10/2021)
  • RetinaNet による物体検出 (12/12/2021)
  • セマンティック画像クラスタリング (12/13/2021)
  • SimCLR : 対照事前学習を使用した半教師あり画像分類 (12/14/2021)
  • Siamese ネットワークを対照損失で使用した画像類似性推定 (12/14/2021)
  • Siamese ネットワークを triplet 損失で使用した画像類似性推定 (12/15/2021)
  • SimSiam による自己教師あり対照学習 (12/17/2021)
  • Efficient Sub-Pixel CNN を使用した画像超解像 (12/18/2021)
  • 教師あり対照学習 (12/19/2021)
  • Swin Transformer による画像分類 (12/19/2021)
  • CNN-RNN アーキテクチャによる動画分類 (12/20/2021)
  • Transformer による動画分類 (12/26/2021)
  • 畳み込みの学習結果を可視化する (12/27/2021)
  • TPU 上で肺炎の分類 (12/28/2021)

 

自然言語処理

  • ゼロからのテキスト分類 (05/19/2022)
  • アクティブラーニングによるレビュー分類 (05/23/2022)
  • IMDB 上の双方向 LSTM (05/25/2022)
  • BERT による Masked 言語モデリング (05/27/2022)
  • Transformers による固有表現認識 (05/30/2022)
  • sequence-to-sequence Transformer による英西翻訳 (5/31/2022)
  • 事前訓練済み単語埋め込みの使用 (06/01/2022)
  • BERT により意味的類似性 (05/29/2022)
  • Switch Transformer によるテキスト分類 (06/03/2022)
  • Transformer によるテキスト分類 (05/25/2022)
  • BERT によるテキスト抽出 (06/08/2022)
  • FNet によるテキスト生成 (06/12/2022)
  • デシジョンツリーと埋め込みを使用したテキスト分類 (05/27/2022)

 

時系列

  • Autoencoder を使用した時系列異常検知 (06/14/2022)
  • ゼロからの時系列分類 (06/17/2022)
  • Transformer モデルによる時系列分類 (06/19/2022)
  • グラフニューラルネットと LSTM による交通予測 (06/20/2022)
  • 天気予報のための時系列予測 (06/24/2022)

 

音声データ

  • CTC を使用した自動発話認識 (06/25/2022)
  • 話者認識 (06/27/2022)
  • Transformer による自動発話認識 (06/27/2022)

 

生成深層学習

画像生成

  • ★ ノイズ除去拡散暗黙モデル (12/22 更新, 09/04/2022)
  • ★ Stable Diffusion の潜在的空間の探索 (12/24/2022)
  • ノイズ除去拡散確率モデル (12/25/2022)
  • Textual Inversion で StableDiffusion に新コンセプトを教える (12/26/2022)
  • 変分オートエンコーダ (06/28/2022)
  • 顔画像を生成する DCGAN (06/29/2022)
  • WGAN-GP (06/30/2022)
  • CycleGAN (07/05/2022)
  • ディープドリーム (07/03/2022)
  • 条件付き画像生成のための GauGAN (07/09/2022)
  • PixelCNN (07/21/2022)
  • StyleGAN による顔画像生成 (07/15/2022)

 

スタイル変換

  • ニューラル・スタイル変換 (07/02/2022)
  • AdaIN によるスタイル変換 (07/23/2022)

 

テキスト生成

  • ミニチュア GPT によるテキスト生成 (07/08/2022)

 

その他

  • Real NVPによる密度推定 (07/18/2022)

 

強化学習

  • Actor Critic 法 (07/27/2022)
  • 深層決定論的ポリシー勾配 (DDPG) (07/28/2022)
  • ブロック崩しのための深層 Q 学習 (07/31/2022)
  • Proximal ポリシー最適化 (PPO) (08/01/2022)

 

グラフデータ

  • ノード分類のためのグラフ注意ネットワーク (08/01/2022)
  • グラフニューラルネットによるノード分類 (08/03/2022)
  • 分子的性質のためのメッセージパッシング・ニューラルネット (MPNN) (08/06/2022)
  • node2vec によるグラフ表現学習 (08/08/2022)

 

以上



クラスキャット

最近の投稿

  • LangGraph Platform : 概要
  • LangGraph : Prebuilt エージェント : ユーザインターフェイス
  • LangGraph : Prebuilt エージェント : 配備
  • LangGraph : Prebuilt エージェント : マルチエージェント
  • LangGraph : Prebuilt エージェント : メモリ

タグ

AutoGen (13) ClassCat Press Release (20) ClassCat TF/ONNX Hub (11) DGL 0.5 (14) Eager Execution (7) Edward (17) FLUX.1 (16) Gemini (20) HuggingFace Transformers 4.5 (10) HuggingFace Transformers 4.6 (7) HuggingFace Transformers 4.29 (9) Keras 2 Examples (98) Keras 2 Guide (16) Keras 3 (10) Keras Release Note (17) Kubeflow 1.0 (10) LangChain (45) LangGraph (19) MediaPipe 0.8 (11) Model Context Protocol (16) NNI 1.5 (16) OpenAI Agents SDK (8) OpenAI Cookbook (13) OpenAI platform (10) OpenAI platform 1.x (10) OpenAI ヘルプ (8) TensorFlow 2.0 Advanced Tutorials (33) TensorFlow 2.0 Advanced Tutorials (Alpha) (15) TensorFlow 2.0 Advanced Tutorials (Beta) (16) TensorFlow 2.0 Guide (10) TensorFlow 2.0 Guide (Alpha) (16) TensorFlow 2.0 Guide (Beta) (9) TensorFlow 2.0 Release Note (12) TensorFlow 2.0 Tutorials (20) TensorFlow 2.0 Tutorials (Alpha) (14) TensorFlow 2.0 Tutorials (Beta) (12) TensorFlow 2.4 Guide (24) TensorFlow Deploy (8) TensorFlow Get Started (7) TensorFlow Graphics (7) TensorFlow Probability (9) TensorFlow Programmer's Guide (22) TensorFlow Release Note (18) TensorFlow Tutorials (33) TF-Agents 0.4 (11)
2021年11月
月 火 水 木 金 土 日
1234567
891011121314
15161718192021
22232425262728
2930  
« 10月   12月 »
© 2025 ClasCat® AI Research | Powered by Minimalist Blog WordPress Theme