Chainer v2による実践深層学習

著:新納浩幸

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    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。Chainerのバージョン2でディープラーニングのプログラムを作る本書はChainer を使ってディープラーニングのプログラムの作り方を示すものです。ディープラーニングは複雑なネットワークで表現された関数の回帰の問題と見なせます。そしてこのような問題は勾配法で解きます。この観点から Chainer によるプログラムの作成法を示しました。Chainerが2にバージョンアップしたため、2に対応し発行するものです。畳み込みニューラルネットワークについても解説しています。主要目次はじめに第0章 Chainer とは第1章 NumPy で最低限知っておくこと第2章 ニューラルネットのおさらい第3章 Chainer の使い方第4章 Chainer の利用例第5章 Trainer第6章 Denoising AutoEncoder第7章 Convolution Neural Network第8章 word2vec第9 章Recurrent Neural Network第10章 翻訳モデル第11章 Caffe のモデルの利用第12章 GPU の利用参考文献ソースプログラム

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    • 2018/03/15Posted by ブクログ

      DNNの入門者で、7章のCNNのところまで読み終えての感想。

      19ページからの2章のタイトルが、いきなり「ニューラルネットのおさらい」となっており、ある程度、NNの概念的な勉強が済んで、触ったことが...

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