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

著者

書誌事項

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

タイトル別名

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

タイトル読み

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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注記

参考文献: p259

内容説明・目次

内容説明

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！

目次

  • 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

「BOOKデータベース」 より

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