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Chainer v2による実践深層学習 複雑なNNの実装方法

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  • カテゴリ:一般
  • 発売日:2017/09/15
  • 出版社: オーム社
  • サイズ:21cm/196p
  • 利用対象:一般
  • ISBN:978-4-274-22107-1

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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...

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Chainer v2による実践深層学習 複雑なNNの実装方法

2,700(税込)

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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評価内訳

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2018/03/15 23:04

投稿元:ブクログ

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