Deep Learning Lab.

Deep Learning Glossary

深層学習に関する数学と用語の英日対応用語集



数学用語集 (Math Glossary)

数・演算(Arithmetic)
分数・小数(fractions/decimals)
連続する数(consecutive numbers)
因数・約数・倍数(factor/divisor/multiple)
数列(sequence)
微分積分(infinitesimal calculus)
三角法(Trigonometry)
逆三角関数(Inverse trigonometric function)
双曲線関数(Hyperbolic function)
逆双曲線関数(Inverse Hyperbolic function)
分布(distribution)
行列(matrix)
対数関数 (logarithmic function)
指数関数 (exponential function)


深層学習用語集 (Deep Learning Glossary)

英語表現・IT用語(english expression, IT terminology)
環境(environments)
言語・ライブラリ・ラッパー(language/library/wrapper)
パフォーマンス・チューニング(TensorFlow performance tuning)
機械学習・深層学習用語(general terminology)
多変量解析と分類(multivariate statistics & classification)
画像操作(image manipulation)
音声操作(audio manipulation)
物体検出(object detection)
言語認識(natural language processing)
ニューラル・ネットワーク・モデル(neural network model)
敵対的生成ネットワーク(GANs)
活性化関数(activation function)
プーリング(pooling)
正規化(normalization)
オートエンコーダー(autoencoder)
学習データ(training data)
学習(training/learning)
バイアス(bias)
最適化(optimization)
損失関数(loss functions)

TensorFlow (Python)

PythonでTensorFlowを扱う際の情報整理



基本事項(Basic knowledge)

導入(Introduction)

基本的数学演算

TensorFlowに関係する情報リンク

Pythonモジュール (Python Modules)

absl-py(Abseil Python共通ライブラリ)
argparse(パーサーライブラリ)
astor(astorライブラリ)
backports(名前空間)
bleach(HTMLサニタイズライブラリ)
datetime(基本的な日付型および時間型)
enum(識別名 (メンバー) の集合)
funcsigs(関数シグネチャオブジェクト)
gast(汎用抽象構文木)
grpcio(gRPC Pythonのパッケージ)
gzip(gzip圧縮および解凍インタフェース)
html5lib(HTML解析Pythonライブラリ)
markdown(マークダウン変換ライブラリ)
math(数学関数)
mock(テスト実施用ライブラリ)
numpy(ベクトル演算に適した算術計算ライブラリ)
os(オペレーティングシステムインタフェース)
pandas(構造データ解析ツールライブラリ)
pbr(デフォルト動作用ライブラリ)
protobuf(Googleのデータ交換形式)
re(正規表現操作)
setuptools(distutils拡張)
six(Python2系とPython3系の互換性提供ライブラリ)
tarfile(tarアーカイブファイルを読み書き用ライブラリ)
tempfile(一時的なファイルやディレクトリ生成ライブラリ)
termcolor(ANSIターミナル出力用カラーフォーマット)
time(時刻データアクセスと変換ライブラリ)
werkzeug(WSGI Webアプリケーションライブラリ)
wheel(ZIP形式のアーカイブ)
__future__(Python 2とPython 3のサポート用)

TensorFlow (JavaScript)

TensorFlow.JSの情報整理


TensorFlow.JSの基本(TFJS Basic knowledge)

ブラウザでTensorFlow.JSが動くようにする

Deep Learningで頻出するJavaScriptのおさらい

行列・テンソル

TensorFlow.JSに関係する情報リンク
TensorFlow.JS-VISでするDeep Learningの可視化

TensorFlow.JS-VISが動くようにする

  • HTMLへのインクルード
可視化できる情報

  • モデルの概要
  • 学習およびテストデータの分布
  • 学習実行時の損失関数の評価値推移
  • 学習後のモデルの予測値(表やコンフュージョンマトリックス)
実例と解説(Example cases and explanations)