フレームワーク編
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フレームワーク編
（ゼロから作るDeep Learning, 3）
オライリー・ジャパン, 2020.4 , オーム社(発売)
- タイトル読み
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フレームワークヘン
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フレームワーク編 / 斎藤康毅著
BB30226171
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フレームワーク編 / 斎藤康毅著
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注記
付:シール(1枚)
ディープラーニングのオリジナルのフレームワーク「DeZero」を、全部で60のステップでゼロから作成。最小限のコードでフレームワークのモダンな機能を実現する。
文献:p517〜520
内容説明・目次
内容説明
大ヒットを続ける人気シリーズの第３弾。今回は「ＤｅＺｅｒｏ」というディープラーニングのフレームワークをゼロから作ります。ＤｅＺｅｒｏは本書オリジナルのフレームワークです。最小限のコードで、フレームワークのモダンな機能を実現します。本書では、この小さな—それでいて十分にパワフルな—フレームワークを、全部で６０のステップで完成させます。それによって、ＰｙＴｏｒｃｈ、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ、Ｃｈａｉｎｅｒなどの現代のフレームワークに通じる知識を深めます。
目次
- 第１ステージ 微分を自動で求める（箱としての変数；変数を生み出す関数 ほか）
- 第２ステージ 自然なコードで表現する（可変長の引数（順伝播編）；可変長の引数（改善編） ほか）
- 第３ステージ 高階微分を実現する（計算グラフの可視化；テイラー展開の微分 ほか）
- 第４ステージ ニューラルネットワークを作る（テンソルを扱う；形状を変える関数 ほか）
- 第５ステージ ＤｅＺｅｒｏで挑む（ＧＰＵ対応；モデルの保存と読み込み ほか）
「BOOKデータベース」 より