TensorFlowでDeep Learning  (目次)

# TensorFlowでDeep Learning 目次
ニューラルネットワークをよく知らない人でも、ディープラーニングや畳み込みニューラルネットワークを利用できるようになるために。

1. [ロジスティック回帰](http://qiita.com/kumonkumon/items/53e3121e7031b9402205) 
 - まずはロジスティック回帰（2クラスの識別）からはじめてみる
 - (tf 2.0: https://qiita.com/kumonkumon/items/46c1490706115de45a9c)
1. [多項ロジスティック回帰](http://qiita.com/kumonkumon/items/2a659075d55b7b49df5a)
 - ロジスティック回帰（2クラスの識別）を多項ロジスティック回帰（多クラスの識別）へ
 - (tf 2.0: https://qiita.com/kumonkumon/items/db63e8e95aa2a1c3d124)
1. [多層パーセプトロン](http://qiita.com/kumonkumon/items/15dbdb291f3525a3b95b)
 - ロジスティック回帰に中間層を追加して多層パーセプトロンへ
 - (tf 2.0: https://qiita.com/kumonkumon/items/337796dae8d42ce36fa8)
1. [畳み込みニューラルネット Part1](http://qiita.com/kumonkumon/items/ebeff45afc5743bb99d9)
 - 多項ロジスティック回帰から、固定フィルタを利用した畳み込みニューラルネットワークへ
 - (tf 2.0: https://qiita.com/kumonkumon/items/793fc986a216b1184b56)
1. [畳み込みニューラルネット Part2](http://qiita.com/kumonkumon/items/82743a2da36ce8f86487)
 - 固定フィルタを利用した畳み込みニューラルネットワークに全結合層を追加
 - (tf 2.0: https://qiita.com/kumonkumon/items/cada4ca31039e0ccd60a)
1. [畳み込みニューラルネット Part3](http://qiita.com/kumonkumon/items/974cb3e0f0a346c7ff1b)
 - 固定フィルタを利用した畳み込みニューラルネットワークにさらにプーリング層を追加
 - (tf 2.0: https://qiita.com/kumonkumon/items/14f7e8f60e942b65f7da)

1. [畳み込みニューラルネット Part4](http://qiita.com/kumonkumon/items/6fab067bf06da9feaa9f)
 - 固定フィルタを利用した畳み込みニューラルネットワークにさらにドロップアウト層を追加
 - (tf 2.0: https://qiita.com/kumonkumon/items/435952e45662dfe140b4)
1. [畳み込みニューラルネット Part5](http://qiita.com/kumonkumon/items/bb9df35647fff8fee3b1)
 - 固定フィルタではなく、フィルタも学習する畳み込みニューラルネットワークへ
 - (tf 2.0: https://qiita.com/kumonkumon/items/bd009ae158f158b1a81b)
1. [畳み込みニューラルネット Part6](http://qiita.com/kumonkumon/items/9074d89d8c6c23570db4)
 - 畳み込みニューラルネットワークへ中間層を追加し、TensorFlowのTutorialの[Deep MNIST for Experts](https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/tutorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts)へ
 - (tf 2.0: https://qiita.com/kumonkumon/items/d10a81dd39e74add2a91)
1. [ここまでのまとめ](http://qiita.com/kumonkumon/items/4c94e90e548696aba85c)
 - (1)〜(9)のまとめを
1. [学習時間評価](http://qiita.com/kumonkumon/items/57bd2a7eb0aa0b17fcd7)
 - いくつかのスペックのサーバー(Amazon EC2)で学習時間を評価
1. [転移学習 / Deep Features](http://qiita.com/kumonkumon/items/986277dd66e58a1cc56e)
 - 転移学習の紹介とともに、Deep Featuresを使った類似画像検索を
1. [コラム：平均は機械学習！？](http://qiita.com/kumonkumon/items/2a913bf8e57f318860ed)
1. [学習時間評価 その2](http://qiita.com/kumonkumon/items/134ec9cd054d3c3339ca)
 - AWS EC2 P2インスタンスでも学習時間の評価を
1. [江ノ島を描く ~Neural Style~](http://qiita.com/kumonkumon/items/760970d9921c6bd68e10)
 - Neural Styleで画風変換して遊んでみる
1. [Deep Features と Faiss](http://qiita.com/kumonkumon/items/d6a221c40024b6603b0d)
 - Deep FeaturesとFacebook ResearchのFaissで実現する類似画像検索
1. [Fashion-MNIST](http://qiita.com/kumonkumon/items/0de9c09f3ade27bfe4a4)
 - Fashion-MNISTに対して、TensorFlowのTutorialの[Deep MNIST for Experts](https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/tutorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts)を適用
1. [Tensorflow 1.4.0 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.0.3](https://qiita.com/kumonkumon/items/3260ec4b4fa5194b1c9f)
 - Tesla V100を試すための準備として、TensorflowをBuild
1. [学習時間評価 その3 (NVIDIA Tesla V100)](https://qiita.com/kumonkumon/items/406cf60dc16e693b9269)
 - AWS EC2 p2/p3/g3 インスタンスでInception-v3の学習
1. [画像特徴空間の可視化](https://qiita.com/kumonkumon/items/ab56708eebc01077d0ee)
 - TensorBoardを使って画像の特徴ベクトルを可視化
1. [Elasticsearchで類似ベクトル探索 / 類似画像検索](https://qiita.com/kumonkumon/items/a18b157f1888f1edd8f2)
 - Amazon Elasticsearch SearviceのkNNで画像検索を実装
1. [続) Elasticsearchで類似ベクトル探索 / 類似画像検索](https://qiita.com/kumonkumon/items/322b75296ec356a347f3)
 - 「Amazon Elasticsearch SearviceのkNNで画像検索を実装」を改善