JAX/Flaxで学ぶディープラーニングの仕組み : 新しいライブラリーと畳み込みニューラルネットワークを徹底理解

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JAX/Flaxで学ぶディープラーニングの仕組み : 新しいライブラリーと畳み込みニューラルネットワークを徹底理解

中井悦司著

（Compass data science）

マイナビ出版, 2023.2

タイトル別名

JAX/Flaxで学ぶディープラーニングの仕組み : 新しいライブラリーと畳み込みニューラルネットワークを徹底理解

タイトル読み

JAX/Flax デ マナブ ディープ ラーニング ノ シクミ : アタラシイ ライブラリー ト タタミコミ ニュートラル ネットワーク オ テッテイ リカイ

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参考文献: p10

内容説明・目次

内容説明

ＪＡＸ“ＧＰＵを使った数値計算”＋Ｆｌａｘ“ニューラルネットワークの構築”。Ｇｏｏｇｌｅ製の新しいライブラリーで応用が効く機械学習モデルを構築しよう！「畳み込みニューラルネットワーク」（ＣＮＮ）の仕組みをしっかり理解できる。ＪＡＸ／Ｆｌａｘ／Ｏｐｔａｘでの機械学習モデル構築が基本から応用まで学べる。転移学習、アノマリー検知、ＤＣＧＡＮによる画像生成モデル構築も紹介。

目次

  • ＪＡＸ／Ｆｌａｘ／Ｏｐｔａｘ入門（最小二乗法で学ぶ機械学習の基類；ＪＡＸ／Ｆｌａｘ／Ｏｐｔａｘの基本的な使い方　ほか）
  • ２　分散アルゴリズムの基礎（ロジスティック回帰による二項分類器；ソフトマックス関数と多項分類器　ほか）
  • ３　ニューラルネットワークを用いた分類処理（単層ニューラルネットワークの構造；単層ニューラルネットワークによる手書き文字の分類　ほか）
  • ４　畳み込みフィルターによる画像の特徴抽出（畳み込みフィルターの機能；畳み込みフィルターを用いた画像の分類　ほか）
  • ５　畳み込みフィルターの多層化による性能向上（畳み込みニューラルネットワークの完成；学習済みフィルターの解釈　ほか）

「BOOKデータベース」 より

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