サイト内検索

詳細検索

ヘルプ

セーフサーチについて

性的・暴力的に過激な表現が含まれる作品の表示を調整できる機能です。
ご利用当初は「セーフサーチ」が「ON」に設定されており、性的・暴力的に過激な表現が含まれる作品の表示が制限されています。
全ての作品を表示するためには「OFF」にしてご覧ください。
※セーフサーチを「OFF」にすると、アダルト認証ページで「はい」を選択した状態になります。
※セーフサーチを「OFF」から「ON」に戻すと、次ページの表示もしくはページ更新後に認証が入ります。

新規:5周年記念!最大5倍ポイントキャンペーン(0428-0531)

【店舗】丸善日本橋店×hontoブックツリー 読後感 ~なりたい気分で読む5冊~ ポイント5倍キャンペーン

  1. hontoトップ
  2. 本の通販ストア
  3. コンピュータ・IT・情報科学
  4. 詳解ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理

電子書籍化お知らせメール

商品が電子書籍化すると、メールでお知らせする機能です。
「メールを登録する」ボタンを押して登録完了です。
キャンセルをご希望の場合は、同じ場所から「メール登録を解除する」を押してください。

電子書籍化したら知らせてほしい

詳解ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理
  • みんなの評価 5つ星のうち 未評価
  • あなたの評価 評価して"My本棚"に追加 評価ありがとうございます。×

新刊お知らせメール登録

この著者の新着情報

一覧を見る

  • カテゴリ:一般
  • 発売日:2017/05/29
  • 出版社: マイナビ出版
  • サイズ:24cm/315p
  • 利用対象:一般
  • ISBN:978-4-8399-6251-7

読割 50

読割50とは?

読割50とは?

hontoネットストアおよび、丸善・ジュンク堂・文教堂の提携書店にて対象の紙書籍を購入すると、同一の電子書籍が紙書籍の購入から5年間、50%OFFで購入できるサービスです。
購入時点で電子書籍が未発売でも、紙書籍の購入時期にかかわらず、電子書籍の発売後5年間、50%OFFで購入できます。

または読割50のアイコンがついている商品が対象です。

一部、対象外の出版社・商品があります。商品ページでアイコンの有無をご確認ください。

  • ※ご利用には、honto会員登録が必要です。
  • ※書店店頭でのお買い物の際は、会計時にレジにてhontoカードをご提示ください。
  • ※hontoが提供するサービスで、販売価格の50%OFFを負担しています。

読割50について詳しく見る

  • 国内送料無料
専門書

紙の本

詳解ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理新刊

著者 巣籠悠輔 (著)

ディープラーニングやニューラルネットワークの基本から応用・理論、実装までを、ディープラーニング向けのPythonライブラリ“TensorFlow”および“Keras”を用...

もっと見る

詳解ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理

3,672(税込)

詳解 ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理

3,672 (税込)

詳解 ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理

ポイント :34pt

電子書籍をカートに入れる

ご利用中のデバイスが対応しているかご確認ください

  • iOS
  • Android
  • Win
  • Mac

対応デバイスごとのコンテンツタイプやファイルサイズヘルプ

対応デバイス毎のコンテンツタイプやファイルサイズ

対応デバイス コンテンツタイプ 閲覧期限
iOS EPUB 無制限
Android EPUB 無制限
Win EPUB 無制限
Mac EPUB 無制限
通販全商品!3%OFFクーポンプレゼント

こちらは「本の通販ストア全商品対象!1,000円以上のご注文で、3%OFFクーポンプレゼント」の対象商品です。
※キャンペーンの適用にはクーポンの取得が必要です。

キャンペーン期間:2017年6月22日(木)~2017年6月28日(水)23:59

このセットに含まれる商品

前へ戻る

  • 対象はありません

次に進む

商品説明

ディープラーニングやニューラルネットワークの基本から応用・理論、実装までを、ディープラーニング向けのPythonライブラリ“TensorFlow”および“Keras”を用いて丁寧に解説する。【「TRC MARC」の商品解説】

本書はディープラーニング、ニューラルネットワークについての予備知識がなくても学習を進められるようゼロから丁寧に、理論とその実装について解説します。
実装にはPythonのディープラーニング向けのライブラリ、TensorFlow (1.0) およびKeras (2.0) を用います。
「ディープラーニングについて何となくわかってはいるけれど、もう少し理解を深めたい」「画像認識だけでなく、時系列データを分析するためのモデルについても学びたい」という方にとって、学びの役に立つのではないかと思います。

単純パーセプトロンにはじまり、多層パーセプトロン、ディープニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワークなど多くの手法について学びます。扱うデータの種類ごとに考えるべき課題も異なり、それに合わせてネットワークも様々な形に変化させ学習を進めます。
ディープラーニングは1つひとつのテクニックの積み重ねであり、その根底にあるのは「人間の脳をどう数式やアルゴリズムで表現できるか」です。本書で学んできた土台となる理論さえきちんと理解していれば、今後どのようなディープラーニングの手法が出てこようとも、すぐに理解し使いこなせるようになるでしょう。そして、自身で新たなモデルを考え出すこともできるはずです。

[本書の構成]
1章では、ニューラルネットワークの理論を学習するうえで必要となる数学の知識について簡単におさらいし、続く2章では、実装に向けてのPython開発環境のセットアップ、およびPythonライブラリの簡単な使い方を扱います。
3章からは、いよいよニューラルネットワークの学習に入っていきます。3章ではその基本形について学び、4章ではディープニューラルネットワーク、いわゆるディープラーニングについて学びます。通常のニューラルネットワークと何が違うのか、どのようなテクニックが用いられているのかを実装を交えて理解します。
5、6章では、時系列データを扱うためのモデルであるリカレントニューラルネットワークについて詳しく学んでいきます。5章では、リカレントニューラルネットワークの基本形を簡単なデータ例を用いて理論・実装について学び、6章ではその応用例について扱います。【商品解説】

時系列データ処理に適したディープラーニングの手法を取得すべく、基礎から応用までTensorFlowおよびKerasを用いて実装。単純パーセプトロンからリカレントニューラルネットワークまで、その理論と実装に焦点をあてます。
【本の内容】

著者紹介

巣籠悠輔

略歴
Gunosy、READYFOR創業メンバー、電通・Google NY支社に勤務後、株式会社情報医療の創業に参加。医療分野での人工知能活用を目指す。東京大学招聘講師。著書に『Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装』(インプレス刊、Packet Publishing:Java Deep Learning Essentials)がある。

関連キーワード

この著者・アーティストの他の商品

前へ戻る

  • 対象はありません

次に進む

みんなのレビュー0件

みんなの評価0.0

評価内訳

  • 星 5 (0件)
  • 星 4 (0件)
  • 星 3 (0件)
  • 星 2 (0件)
  • 星 1 (0件)

情報理論・情報科学 ランキング

情報理論・情報科学のランキングをご紹介します一覧を見る

前へ戻る

次に進む