実践deep learning : PythonとTensorFlowで学ぶ次世代の機械学習アルゴリズム
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書誌事項
実践deep learning : PythonとTensorFlowで学ぶ次世代の機械学習アルゴリズム
オライリー・ジャパン , オーム社 (発売), 2018.4
- タイトル別名
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Fundamentals of deep learning : designing next-generation machine intelligence algorithms
Deep learning : 実践 : PythonとTensorFlowで学ぶ : 次世代の機械学習アルゴリズム
- タイトル読み
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ジッセン deep learning : Python ト TensorFlow デ マナブ ジセダイ ノ キカイ ガクシュウ アルゴリズム
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注記
原著 (O'Reilly Media, c2017) の翻訳
監訳: 太田満久, 藤原秀平
索引: p311-316
内容説明・目次
内容説明
２０００年代にニューラルネットワークの研究が再び活発になりました。現在、ディープラーニングは近代的な機械学習の道を切り開いている非常に活発な研究領域となっています。Ｇｏｏｇｌｅ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、Ｆａｃｅｂｏｏｋなどの企業では、社内のディープラーニングチームが急成長しています。しかし、多くの人にとってディープラーニングはまだまだとても複雑で困難な課題です。本書ではサンプルのＰｙｔｈｏｎ３プログラムと簡潔な説明を通してこの複雑な分野の主要な概念を紹介します。微積分、行列演算、Ｐｙｔｈｏｎの基礎があれば誰でも本書を始めることができます。
目次
- １章 ニューラルネットワーク
- ２章 フィードフォワードニューラルネットワークの訓練
- ３章 ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗを使ったニューラルネットワークの実装
- ４章 勾配降下法を超えて
- ５章 畳み込みニューラルネットワーク
- ６章 埋め込みと表現学習
- ７章 シーケンス分析のモデル
- ８章 メモリ強化ニューラルネットワーク
- ９章 深層強化学習
「BOOKデータベース」 より