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

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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

Other Title

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

Title Transcription

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

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Note

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

Description and Table of Contents

Description

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。

Table of Contents

  • 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

by "BOOK database"

Details

  • NCID
    BB24766673
  • ISBN
    • 9784865941050
  • Country Code
    ja
  • Title Language Code
    jpn
  • Text Language Code
    jpn
  • Place of Publication
    東京
  • Pages/Volumes
    198p
  • Size
    24cm
  • Classification
  • Subject Headings
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