情報工学研究実践 の Python 課題提出状況

課題番号１から３
課題番号４から８
課題番号９から１２

Numpy 課題１から９

Numpy の参考文書、課題を解くのに必要なデータのファイル： seiseki.dat、eng.txt、data.txt
NumPy-9 の libsvm 形式のファイルは train.dat を使って下さい。

オブジェクト指向の課題として昨年のプロ演4の Java のレポート1を出しておきます。これを Python でやって下さい。

11/13 花崎君、井桁君は全部できました。11/14 会沢君も完了。good です。「NN 報告」は動くことができていれば良いので、
他の人も完了ということでよいです。優秀でした。お疲れ様。
どこの研究室に行くことにしろ、私の研究室の様子を知ったことは、皆さんにとって、きっとプラスだったと思います。
Good Luck !

 課題番号 司 安仁屋 伊藤 花崎 桶本 井桁 会沢
 1 10/1 完了 10/2 完了 10/2 完了  10/2 完了  10/2 完了  10/2 完了  10/2 完了
 2 10/1 完了 10/2 完了 10/2 完了  10/2 完了  10/2 完了  10/2 完了  10/2 完了
 3 10/1 完了 10/2 完了 10/2 完了  10/2 完了  10/2 完了  10/2 完了  10/2 完了
 4 10/4 完了 10/2 完了 10/2 完了  10/2 完了  10/2 完了  10/2 完了  10/2 完了
 5 10/4 完了 10/9 完了 10/2 完了  10/9 完了  10/2 完了  10/9 完了  10/2 完了
 6 10/4 完了 10/9 完了 10/2 完了  10/9 完了  10/2 完了  10/9 完了  10/2 完了
 7 10/4 完了 10/9 完了 10/2 完了  10/9 完了  10/2 完了  10/9 完了  10/2 完了
 8 10/9 完了 10/11 完了  10/9 完了  10/2 完了  10/9 完了  10/2 完了
 9 10/9 完了 10/11 完了  10/9 完了  10/9 完了  10/16 完了  10/9 完了
 10 10/9 完了 10/11 完了  10/9 完了   10/9 完了  10/16 完了  10/9 完了
 11 10/9 完了 10/11 完了  10/16 完了   10/9 完了  10/16 完了  10/9 完了
 12 10/9 完了 10/11 完了  11/13 完了   10/9 完了  10/16 完了  10/9 完了
NumPy-1  10/9 完了 10/9 完了 10/11 完了  10/16 完了   10/9 完了  10/16 完了  10/16 完了
NumPy-2  10/9 完了 10/9 完了 10/11 完了  10/16 完了   10/9 完了  10/16 完了  10/16 完了
NumPy-3   10/9 完了 10/21 完了 10/16 完了  10/16 完了   10/9 完了  10/16 完了  10/16 完了
NumPy-4   10/9 完了 10/21 完了 10/16 完了  10/16 完了  10/16 完了  11/13 完了  10/16 完了
NumPy-5  11/7 完了 10/21 完了 10/16 完了  10/16 完了  10/16 完了  11/13 完了  10/16 完了
NumPy-6  11/7 完了 10/21 完了 10/23 完了  10/16 完了  10/16 完了  11/13 完了  10/16 完了
NumPy-7  11/7 完了 10/21 完了 10/23 完了  10/16 完了  10/16 完了  11/13 完了  10/16 完了
NumPy-8  11/7 完了 10/21 完了 10/23 完了  10/16 完了  10/16 完了  11/13 完了  10/16 完了
NumPy-9  10/21 完了 10/23 完了  10/16 完了  11/5 完了  11/13 完了  10/16 完了
 rep1   11/5 完了    11/13 完了  11/5 完了  11/13 完了  10/9 完了
 NN 報告        10/30 完了    11/5 完了  11/14 完了


本授業で使う iris と MNIST のデータ一式

最初の課題の解答例

NN の基本形

mnist_nn.py， mnist_nn_test.py

mnist_cnn.py, mnist_cnn_test.py, mnist_cnn-gpu.py