書籍『ゼロから作るDeep Learning ❺』(オライリー・ジャパン発行)のサポートサイトです。本書籍で使用するソースコードがまとめられています。
フォルダ名 | 説明 |
---|---|
step01 |
ステップ1で使用するコード |
step02 |
ステップ2で使用するコード |
... | ... |
step10 |
ステップ10で使用するコード |
notebooks |
ステップ1〜10までのコード(Jupyter Notebook形式) |
本書のコードはJupyter Notebookでも用意しています。次の表にあるボタンをクリックすることで、Google ColabやKaggle Notebookなどのクラウドサービス上でNotebookを実行することができます。
단계 | Colab | Kaggle | Studio Lab |
---|---|---|---|
1. 정규 분포 | |||
2. 최대 가능도 추정 | |||
3. 다변량 정규 분포 | |||
4. 가우스 혼합 모델 | |||
5. EM 알고리즘 | |||
6. 신경망 | |||
7. 변이형 오토인코더 | |||
8. 확산 모델 이론 | |||
9. 확산 모델 구현 | |||
10. 확산 모델 응용 |
ソースコードを実行するには下記のライブラリが必要です。
- NumPy
- Matplotlib
- PyTorch(バージョン:2.x)
- torchvision
- tqdm
※Pythonのバージョンは 3系 を利用します。
各章のフォルダへ移動して、Pythonコマンドを実行します。
$ cd step01
$ python norm_dist.py
$ cd ../step02
$ python generate.py
本リポジトリのソースコードはMITライセンスです。 商用・非商用問わず、自由にご利用ください。
本書の正誤情報は以下のページで公開しています。
https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-5/wiki/errata
本ページに掲載されていない誤植など間違いを見つけた方は、[email protected]までお知らせください。