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Ｃｈａｉｎｅｒ ｖ２による実践深層学習 複雑なＮＮの実装方法
著者 新納 浩幸 （著）
Ｄｅｅｐ ＬｅａｒｎｉｎｇのフレームワークであるＣｈａｉｎｅｒを使って、複雑なネットワークの実装方法を解説。バージョン２．０に対応し、畳み込みニューラルネットワークについ...
Ｃｈａｉｎｅｒ ｖ２による実践深層学習 複雑なＮＮの実装方法
Chainer v2による実践深層学習
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商品説明
Ｄｅｅｐ ＬｅａｒｎｉｎｇのフレームワークであるＣｈａｉｎｅｒを使って、複雑なネットワークの実装方法を解説。バージョン２．０に対応し、畳み込みニューラルネットワークについても取り上げる。【「TRC MARC」の商品解説】
Chainerのバージョン2でディープラーニングのプログラムを作る
本書はChainer を使ってディープラーニングのプログラムの作り方を示すものです。ディープラーニングは複雑なネットワークで表現された関数の回帰の問題と見なせます。そしてこのような問題は勾配法で解きます。この観点から Chainer によるプログラムの作成法を示しました。Chainerが2にバージョンアップしたため、2に対応し発行するものです。畳み込みニューラルネットワークについても解説しています。【商品解説】
Chainerのバージョン2でディープラーニングのプログラムを作る！
本書はChainer を使ってディープラーニングのプログラムの作り方を解説します。Chainerが2にバージョンアップしたため、その対応版として発行します。なお、畳み込みニューラルネットトワークについても解説しています。【本の内容】
目次
- はじめに
- 第0章 Chainer とは
- 第1章 NumPy で最低限知っておくこと
- 第2章 ニューラルネットのおさらい
- 第3章 Chainer の使い方
- 第4章 Chainer の利用例
- 第5章 Trainer
- 第6章 Denoising AutoEncoder
- 第7章 Convolution Neural Network
- 第8章 word2vec
著者紹介
新納 浩幸
- 略歴
- 〈新納浩幸〉１９６１年生まれ。東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。茨城大学工学部情報工学科教授。博士（工学）。専門は自然言語処理。著書に「数理統計学の基礎」など。
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