Python
- 2022/03/12 00:42:53
投稿者：yuamimi
学んだメモや、文献など要約と共にコメントしましょう。
Pythonの公式ページ
atsuoishimoto . "プログラミング言語 Python 総合情報サイト" . https://www.python.jp/index.html , (参照 2022-03-12)
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- 2022年03月12日
tensorflowとか、モデルの構築と設定についても
tensorflowのKerasにモデル構築機能があり、sequentialという機能を利用しニューラルネットワークのモデル構築を行った。
Kerasを用いたニューラルネットワークのモデル構築
- `add`という関数で、各層の機能を逐次追加可能
- 層の形態としては、以下のようなDense層を利用 （全てのユニット間が繋がっている形態）
- 中間層の活性化関数にはReLUを使用
- 出力関数は、分類問題として確率値を出力するため、softmax関数を設定
# 必要なライブラリのimport
from tensorflow.keras import models
from tensorflow.keras import layers
# networkという名前のインスタンスを生成
network = models.Sequential()
<コード>
# 中間層の設定
# ユニット数：512、活性化関数：ReLUを指定
# 入力層の形態（入力されるテンソル）を指定する必要があり、784次元のベクトルが入力されることを指定
network.add(layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)))
# 出力層は、数字＝10クラスの分類なので、10ユニットを指定、出力関数としてsoftmaxを指定
network.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
# 構築したモデルを確認
network.summary()
中間層を増やして認識率を上げたりする。
いちいちこんな構築するより私はMATLABのAlexnetが好きです。
今回はdef関数に躓いた。あとclass。
色々調べてみたけれどよくわからなかったです(*´σｰ｀)ｴﾍﾍ
あとはラーニングの演習で組み合わせ最適化の考えが必要な場面があったので参考にしたURLを載せます
Qiita. "組合せ最適化を使おう". https://qiita.com/SaitoTsutomu/items/bfbf4c185ed7004b5721(参照 2022-03-15)
変数、目的関数、制約条件までは講義で教わった記憶あるのにそれ以降は( ˙ㅿ˙ )な顔になりました。
二次元配列を使った組み合わせのプログラミング作成よくわからなかったですまる
input()が怪しいレベルで基礎が全くできなかったのでRPAどうこうよりも基礎的な関数を使ったコードの練習をしました。
私の日記メモ
https://www.nicotto.jp/blog/detail?user_id=1167052&aid=71092234
これでRPAを自作できると思われる。
単純な業務の自動化をしてみたい方はpyautoguiで調べてるとよいｶﾓ~
私の日記メモ
https://www.nicotto.jp/blog/detail?user_id=1167052&aid=71084328