Rで Deep Learning のバックアップ差分(No.2)

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• Rで Deep Learning へ行く。
  • 0 (1970-01-01 (木) 18:00:00)
  • 1 (2015-03-01 (日) 01:15:59)
  • 2 (2017-06-22 (木) 08:16:12)
  • 3 (2017-06-24 (土) 20:13:46)
  • 4 (2017-06-26 (月) 10:12:01)
  • 5 (2017-06-26 (月) 16:02:06)
  • 6 (2017-09-17 (日) 23:38:55)
  • 7 (2017-09-18 (月) 12:14:06)

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COLOR(red){SIZE(30){Rで Deep Learning}}

*パッケージ [#fac9d13b]
**[[deepnet: deep learning toolkit in R:http://cran.r-project.org/web/packages/deepnet/index.html]] [#z347f4b7]
**[[darch: Package for deep architectures and Restricted-Bolzmann-Machines:http://cran.r-project.org/web/packages/darch/index.html]] [#zaac4955]
**[[deepr:https://github.com/woobe/deepr]] [#le2bc7fb]
**[[h20:http://cran.r-project.org/web/packages/h2o/index.html]] [#b9ec665e]
-[[Rで一行でディープラーニング:http://d.hatena.ne.jp/dichika/20140503/p1]]

**[[mxnet:http://mxnet.io/api/r/index.html]] [#h630d16d]
-[[Mxnetで回帰 #TokyoR 53th:https://www.slideshare.net/eguchiakifumi/mxnet-tokyor-53th]]
-[[mxnetで頑張る深層学習 #TokyoR 57th:http://sssslide.com/www.slideshare.net/kashitan/20160924-tokyo-r57-66372506]]
**[[tensorflow:https://cran.r-project.org/web/packages/tensorflow/index.html]] [#f5aeaf60]
*事例 [#sc333f25]
**[[Things to try after useR! – Part 1: Deep Learning with H2O:http://blenditbayes.blogspot.jp/2014/07/things-to-try-after-user-part-1-deep.html]] [#q895ed0a]
**[[Deep Learning for R with MXNet useR! 2016 international R User conference:https://channel9.msdn.com/Events/useR-international-R-User-conference/useR2016/Deep-Learning-for-R-with-MXNet]] [#q03f0176]