物体・画像認識と時系列データ処理入門 : NumPy/TensorFlow2(Keras)/PyTorchによる実装ディープラーニング
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物体・画像認識と時系列データ処理入門 : NumPy/TensorFlow2(Keras)/PyTorchによる実装ディープラーニング
秀和システム, 2021.3
TensorFlow2/PyTorch対応第2版
- Other Title
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物体・画像認識と時系列データ処理入門 : NumPy (ナンパイ) /TensorFlow2 (テンソルフローツー) (Keras (ケラス) )/PyTorch (パイトーチ) による実装ディープラーニング
物体画像認識と時系列データ処理入門 : NumPyTensorFlow2KerasPyTorchによる実装ディープラーニング
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ブッタイ・ガゾウ ニンシキ ト ジケイレツ データ ショリ ニュウモン : NumPy/TensorFlow 2(Keras)/PyTorch ニヨル ジッソウ ディープ ラーニング
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University of Tsukuba Library, Library on Library and Information Science
007.13-C4510021006019
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Etchujima library, Tokyo University of Marine Science and Technology工流通工学
007.1/C45/2021202151349
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Etchujima library, Tokyo University of Marine Science and Technology工流通情報システム
007.1/C45/2021202150186
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Etchujima library, Tokyo University of Marine Science and Technology工海洋機械工学
007.1/C45/2021202150486
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参考文献: p582-583
Description and Table of Contents
Description
Table of Contents
- １章 ディープラーニングとは
- ２章 開発環境のセットアップとＰｙｔｈｏｎの基礎
- ３章 ディープラーニングの数学的要素
- ４章 ニューラルネットワークの可動部（勾配ベースの最適化）
- ５章 ニューラルネットワーク（多層パーセプトロン）
- ６章 画像認識のためのディープラーニング
- ７章 一般物体認識のためのディープラーニング
- ８章 人間と機械のセマンティックギャップをなくす試み
- ９章 ジェネレーティブディープラーニング
- １０章 ＯｐｅｎＣＶによる「物体検出」
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