山本 嘉帆
スクラッチ実装したニューラルネットワーク
学習モデルの柔軟なチューニングに対応できるよう、 深層学習の基本であるニューラルネットワークを 出来合いのモジュール等に極力頼らず、一から実装。 またpythonスクリプトとjupyterノートブックを使い分けることで、 モデルの保守性・運用性を担保した。
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従来の、要素を一つずつ蓄積していく手法ではなく、要素間の関係性を可視化・マッピングして活用するシステムを構築することです。 例えば水、氷、水蒸気はどれも異なる物理的性質を持つことはすぐにわかります。
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学習モデルの柔軟なチューニングに対応できるよう、 深層学習の基本であるニューラルネットワークを 出来合いのモジュール等に極力頼らず、一から実装。 またpythonスクリプトとjupyterノートブックを使い分けることで、 モデルの保守性・運用性を担保した。