TensorFlow機械学習クックブック : Pythonベースの活用レシピ60+
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TensorFlow機械学習クックブック : Pythonベースの活用レシピ60+
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インプレス, 2017.8
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TensorFlow機械学習クックブック : Pythonベースの活用レシピ60+
TensorFlow machine learning cookbook
TensorFlow : 機械学習クックブック : Pythonベースの活用レシピ60+
TensorFlow機械学習クックブック : Pythonベースの活用レシピ60+
- Title Transcription
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TensorFlow キカイ ガクシュウ クックブック : Python ベース ノ カツヨウ レシピ 60+
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Note
原著 (Packt Pub., c2017) の翻訳
参考文献あり
索引: p351-359
Description and Table of Contents
Description
ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗは、数値処理用のオープンソースライブラリ。機械学習や深層学習などＡＩ分野を中心に活用が進んでいます。本書では、最初に、変数／プレースホルダといったＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの基本や、さまざまなオープンデータを扱う方法を説明。以降は、機械学習に関するさまざまな手法を具体的なレシピとして示していきます。線形回帰からＣＮＮ／ＲＮＮまで解説しつつ、運用環境向けの手法や連立常微分方程式も取り上げます。ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗとＰｙｔｈｏｎ３を使ったさまざまな手法について具体的に知りたい方に格好の一冊です。
Table of Contents
- 第１章 ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの仕組みと基本事項を押さえる
- 第２章 ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗスタイル—演算／層の追加、損失関数やモデル評価などの実装
- 第３章 線形回帰—逆行列／分解法からロジスティック回帰まで
- 第４章 サポートベクトルマシン—線形ＳＶＭの操作・次元縮約、非線形ＳＶＭ／多クラスＳＶＭの実装など
- 第５章 最近傍法—編集距離、距離関数の組み合わせ、最近傍法の画像認識など
- 第６章 ニューラルネットワーク—論理ゲート、単層／多層ニューラルネットワークの実装など
- 第７章 自然言語処理—ＢｏＷ／ＴＦ‐ＩＤＦ／スキップグラム／ＣＢＯＷなど
- 第８章 畳み込みニューラルネットワーク—単純なＣＮＮ／高度なＣＮＮ／モデルの再トレーニングなど
- 第９章 リカレントニューラルネットワーク—ＬＳＴＭ／Ｓｅｑｕｅｎｃｅ‐ｔｏ‐Ｓｅｑｕｅｎｃｅ／Ｓｉａｍｅｓｅ Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ法
- 第１０章 ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗを運用環境で使用する
- 第１１章 ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗをさらに活用する—遺伝的アルゴリズム／連立常微分方程式など
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