ゼロから作るＤｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ３「フレームワーク編」
発売日：2020年4月
- 巻の書名
- フレームワーク編
- ページ数
- ５２７ｐ
- ISBN
- 978-4-87311-906-9
- 著者情報
- 斎藤 康毅（サイトウ コウキ）
１９８４年長崎県対馬生まれ。東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて人工知能に関する研究開発に従事
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商品説明
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）
商品詳細
- 出版社名
- オライリー・ジャパン
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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