ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗで学ぶディープラーニング入門 畳み込みニューラルネットワーク徹底解説
発売日：2016年9月
- ISBN
- 978-4-8399-6088-9
- 著者情報
- 中井 悦司（ナカイ エツジ）
１９７１年４月大阪生まれ。理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、外資系ベンダーでＬｉｎｕｘエンジニアを生業にするに至るまで、妙な縁が続いて、常にＵｎｉｘ／Ｌｉｎｕｘサーバーと人生を共にする。その後、Ｌｉｎｕｘディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、大手検索システム企業にてクラウド・ソリューションアーキテクトとして活動
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商品説明
こんな人におすすめ：機械学習、データ分析の専門家ではないけど興味がある、ディープラーニングのアルゴリズムがどうなっているのか知りたい、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの公式サンプルコードだけでは、どう使っていいかわからない。ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗを実際に動かしながら、「畳み込みニューラルネットワーク」の仕組みを理解しよう！
目次
１ ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ入門（ディープラーニングとＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ
環境準備
ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗクイックツアー）
２ 分類アルゴリズムの基礎（ロジスティック回帰による二項分類器
ソフトマックス関数と多項分類器
多項分類器による手書き文字への分類）
３ ニューラルネットワークを用いた分類（単層ニューラルネットワークの構造
単層ニューラルネットワークによる手書き文字の分類
多層ニューラルネットワークへの拡張）
４ 畳み込みフィルターによる画像の特徴抽出（畳み込みフィルターの機能
畳み込みフィルターを用いた画像の分類
畳み込みフィルターを用いた手書き文字の分類）
５ 畳み込みフィルターの多層化による性能向上（畳み込みニューラルネットワークの完成
その他の話題）
Ａｐｐｅｎｄｉｘ
商品詳細
- 出版社名
- マイナビ出版
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
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