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【深層学習】２分で徹底解説！〜Tensorflow・Keras・PyTorch編〜 深層学習は、機械学習の一種であり、複数の隠れ層を持つニューラルネットワークを用いて高度な情報処理を行う手法です。Tensorflow、Keras、PyTorchは深層学習を実装するための主要なライブラリであり、それぞれ異なる特徴や利点があります。 Tensorflow TensorflowはGoogleが開発したオープンソースの深層学習ライブラリであり、ニューラルネットワーク構築、トレーニング、デプロイメントなどをサポートしています。Tensorflowは静的なグラフ表現を使った計算により高いパフォーマンスを実現しています。 Tensorflowの基本的な使い方は以下の通りです。 ライブラリのインポート import tensorflow as tf モデルの構築 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(128, activation=’relu’, input_shape=(784,)), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation=’softmax’)…