TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 : 畳み込みニューラルネットワーク徹底解説

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TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 : 畳み込みニューラルネットワーク徹底解説

中井悦司著

マイナビ出版, 2016.9

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TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 : 畳み込みニューラルネットワーク徹底解説

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TensorFlow デ マナブ ディープ ラーニング ニュウモン : タタミコミ ニューラル ネットワーク テッテイ カイセツ

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参考文献: p259

Description and Table of Contents

Description

こんな人におすすめ:機械学習、データ分析の専門家ではないけど興味がある、ディープラーニングのアルゴリズムがどうなっているのか知りたい、TensorFlowの公式サンプルコードだけでは、どう使っていいかわからない。TensorFlowを実際に動かしながら、「畳み込みニューラルネットワーク」の仕組みを理解しよう!

Table of Contents

  • 1 TensorFlow入門(ディープラーニングとTensorFlow;環境準備;TensorFlowクイックツアー)
  • 2 分類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;多項分類器による手書き文字への分類)
  • 3 ニューラルネットワークを用いた分類(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;多層ニューラルネットワークへの拡張)
  • 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;畳み込みフィルターを用いた手書き文字の分類)
  • 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;その他の話題)
  • Appendix

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