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詳解ディープラーニング 第2版
著者 巣籠悠輔
ニューラルネットワークの理論とディープラーニングの実装について丁寧に解説。実装には、Python(3.x)を用い、ディープラーニング向けライブラリKeras(2.x)、TensorFlow(2.x)、PyTorch(1.x)を用います。
本書では、自然言語処理をはじめとした時系列データ処理のためのディープラーニング・アルゴリズムに焦点を当てているのも大きな特徴の1つです。本書の[第1版](2017年)以降に次々と登場している新しい手法やモデルを丁寧に説明、記事も大幅にボリュームアップしました。
詳解ディープラーニング 第2版
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2022/03/23 14:01
まとまっています。
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投稿者:ある読者 - この投稿者のレビュー一覧を見る
ディープラーニング、LSTM、Attention、Transformerなどが要領よくまとまっています。
もっと、わかりやすいと星五つです。