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  • Kerasによるディープラーニング 実践テクニック&チューニング技法

  • Kerasによるディープラーニング 実践テクニック&チューニング技法

Kerasによるディープラーニング 実践テクニック&チューニング技法

  • 青野雅樹/著 青野 雅樹
    1984年東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻修士課程修了。1984年日本アイ・ビー・エム(株)入社。1994年米国ニューヨーク州レンセラー工科大学コンピュータサイエンス学科Ph.D.取得。2003年豊橋技術科学大学情報工学系教授。2010年同大学大学院工学研究科情報・知能工学系教授

  • ページ数
    212p
  • ISBN
    978-4-627-85481-9
  • 発売日
    2019年10月

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商品の説明

  • ファインチューニングやデータオーグメンテーションをはじめとする「ディープラーニングの精度を上げるために必須の技法」と、ネットワークの保存方法など「実践するうえで知っておくと役立つテクニック」を惜しみなく紹介。ディープラーニングを機械学習と組み合わせる方法や、多入力・多出力の複雑なニューラルネットワークを構築する方法など、高度なチューニングのためのユニークな技法も多数収録。
目次
第1章 速習ディープラーニング(ニューラルネットワークの種類
ディープラーニングの学習手順)
第2章 Kerasによるディープラーニング(Kerasとは?
Kerasのモデル
層のカスタマイズ)
第3章 実践編1:フレームワークを動かしてみる(手書き文字画像の分類
カラー画像の分類
Twitterデータの感情解析)
第4章 実践編2:一歩進んだディープラーニングの技法(訓練済みニューラルネットワークを用いる:植物画像の分類
ファインチューニング:CIFAR10画像の分類
データオーグメンテーション:CIFAR100画像の分類
マルチラベル問題:ロイターニュース記事のトピック分類)
第5章 実践編3:さらに進んだフレームワークの使い方(3D形状データの分類と検索
多出力のニューラルネットワークを用いる:映画の興行収入の分類・回帰
機械学習とディープラーニングを組合わせる:植物画像の分類
時系列データの予測)
付録

商品詳細情報

フォーマット 単行本
サイズ 22cm
対象年齢 一般
初版の取り扱いについて 初版・重版・刷りの出荷は指定ができません。
また、初版にのみにお付けしている特典(初回特典、初回仕様特典)がある商品は、
商品ページに特典の表記が掲載されている場合でも無くなり次第、終了となりますのでご了承ください。

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