Deep learning nanodegree foundationで公開されているjupyter notebookを日本語化するプロジェクトです.
*_j.jpynb
は,*.jpynb
の日本語訳を表します.
また,2017年7月13日時点の最新版のnotebookを翻訳対象とします.
notebookは,tutorialとprojectに大別されます.tutorialの練習問題には解答が用意されていますが,projectの練習問題には解答が用意されていません.これは,後者がUdacity受講者向けの課題であるためです.そこで本プロジェクトでは,一つのnotebookとして完結している,tutorialを翻訳の対象とします.
以下のように,独断で5グループに分類します.()は原題です.
- TensorFlow入門(Intro to TensorFlow)
- TFLearnで評判分析(Sentiment analysis with TFLearn): TensorFlowラッパーTFLearnで,映画レビューの評判分析に挑戦します.
- TFLearnで手書き文字認識(Handwritten number recognition with TFLearn and MNIST)
- 性能向上のための変数初期化(Weight initialization)
- 転移学習(Transfer learning with ConvNet)
- RNN入門(Character-wise RNN)
- Word2Vec(Embeddings)
- RNNで評判分析(Sentiment analysis with RNN):TensorFlowでlong short term memoryベースのrecurrent neural networkを実装して,映画レビューの評判分析に挑戦します.
- Seq2Seq(Sequence to sequence):TensorFlowでSeq2Seqを実装して,入力文字列をソートするモデルを実装します.
- 自己符号化器(Autoencoder)
- MNISTでGAN(Generative Adversatial Network on MNIST)
- Deep Convolutional GAN(Deep Convolutional GAN)
- GANで半教師あり学習(Semi-supervised learning)
- Tensorboard入門(Tensorboard)
- DQNで強化学習(Deep Q-learning): TensorFlowでDeep Q-learning networkを実装して,OpenAI GymのCat-Poleゲームに挑戦します.
- Batch normalization(Batch normalization)
各ディレクトリのrequirements.txt
は,notebookの実行に最低限必要な環境を示します.
pip3 install -r requirements
で環境構築可能です.
environments
ディレクトリにConda
用の環境ファイルがあります.お使いのプラットフォームに適したファイルをご利用ください.
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