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．

目次

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．

入門編

• 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）

Convolutional neural networks

• 転移学習（Transfer learning with ConvNet）

Recurrent neural networks

• 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．

Generative adversarial networks

• 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）

その他

• 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）

環境

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．

pip

pip3 install -r requirementsで環境構築可能です．

Conda

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．

License

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