Chainer v2による実践深層学習 [単行本]

Chainer v2による実践深層学習 [単行本] 通販【全品無料配達】

 

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  • 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
    第9 章Recurrent Neural Network
    第10章 翻訳モデル
    第11章 Caffe のモデルの利用
    第12章 GPU の利用
    参考文献
    ソースプログラム
    第11章 Caffeのモデル利用
    第12章 GPUの利用
  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

    新納 浩幸(シンノウ ヒロユキ)
    1961年生まれ。1985年東京工業大学理学部情報科学科卒業。1987年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。現在、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
  • 出版社からのコメント

    機械学習のフレームワークChainerのバージョンアップ対応版。特に畳み込みニューラルネットトワークについても解説。
  • 内容紹介

    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。
商品仕様
出版社名:オーム社
著者名:新納 浩幸(著)
発行年月日:2017/09/20
ISBN-10:4274221075
ISBN-13:9784274221071
判型:A5
対象:専門
発行形態:単行本
内容:電子通信
言語:日本語
ページ数:196ページ
縦:21cm
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