初めてのTensorFlow : 数式なしのディープラーニング : PythonとTFLearnライブラリで実装まで無理なく体験学習

著者

• 足立, 悠 アダチ, ハルカ

書誌事項

初めてのTensorFlow : 数式なしのディープラーニング : PythonとTFLearnライブラリで実装まで無理なく体験学習

足立悠著

リックテレコム, 2017.11

タイトル別名

初めてのTensorFlow : PythonとTFLearnライブラリで実装まで無理なく体験学習

タイトル読み

ハジメテ ノ TensorFlow : スウシキ ナシ ノ ディープ ラーニング : Python ト TFLearn ライブラリ デ ジッソウ マデ ムリ ナク タイケン ガクシュウ

注記

背表紙のタイトル (誤植): 初めてのTensorFlow : 数式なしのディープラーンング

参考文献: p192-193

Indexあり

内容説明・目次

内容説明

ディープラーニングを初めて学ぶＩＴエンジニアにとっての障壁は、手法、特に理論を説明する数式が難解なこと。もう一つは「どうやって使うのか、実装方法が分からない」という点です。そこで本書は、Ｇｏｏｇｌｅのディープラーニング・フレームワークＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗに注目。ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗと完全互換性があり、より初心者に適したＴＦＬｅａｒｎを使うことで、これらの壁を突破します。絞り込んだ内容と、気鋭のデータサイエンティストの丁寧な解説により、数式なしで手法（理論）を理解できます。さらに、ライブラリを使って無理なく実装まで体験できます。

目次

• １　初めてのディープラーニング（機械学習とディープラーニング；ディープラーニングのライブラリ）
• ２　ディープラーニングの実装準備（ディープラーニングの環境構築；Ｊｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋの使い方；Ｐｙｔｈｏｎプログラミングの基礎）
• ３　ディープニューラルネットワーク体験（ニューラルネットワークの仕組み；ディープラーニングの仕組み；ディープラーニングの実装手順；手書き文字画像ＭＮＩＳＴの分類）
• ４　畳み込みニューラルネットワークの体験（畳み込みニューラルネットワークの仕組み；手書き文字画像ＭＮＩＳＴの分類；一般的な画像の分類）
• ５　再帰型ニューラルネットワークの体験（再帰型ニューラルネットワークの仕組み；対話テキストの分類；手書き文字画像ＭＮＩＳＴの分類）
• Ａｐｐｅｎｄｉｘ

「BOOKデータベース」 より

詳細情報

• NII書誌ID(NCID): BB24766673
• ISBN:
  • 9784865941050
• 出版国コード: ja
• タイトル言語コード: jpn
• 本文言語コード: jpn
• 出版地: 東京
• ページ数/冊数: 198p
• 大きさ: 24cm
• 分類:
  • NDC8 : 007.1
  • NDC9 : 007.13
  • NDC10 : 007.13
  • NDLC : M121
• 件名:
  • BSH : 深層学習