Chainerによる実践深層学習-ディープラーニング-
- 著者: 新納浩幸
- 書籍
- 出版社:オーム社
- 発売日: 2016年9月
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DeepLearningのフレームワークであるChainerを使って、複雑なニューラルネットの実装方法を解説!!Chainerは2015年にPreferredInfrastructureがPythonのライブラリとして開発・公開したフレームワークです。本書は、Pythonの拡張モジュールであるNumPyの使い方やニューラルネットの基本をおさらいした後に、Chainerの基本的な使い方を示します。次にAutoEncoderを題材にして、それを確認し、最後に、自然言語処理でよく使われるword2vecとRNN(RecurrentNeuralNetwork)を解説し、それらシステムをChainerで実装します。既存にない複雑なネットワークのプログラムを作る際の参考となるものです。 ※2016年9月現在のものです |
この商品の説明
著者/アーティスト
著者: 新納浩幸
目次
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 Denoising AutoEncoder;第6章 word2vec;第7章 Recurrent Neural Network;第8章 翻訳モデル;第9章 Caffeのモデルの利用;第10章 GPUの利用
商品仕様
- アイテム名:書籍
- ページ数:182p
- 大きさ:21cm(A5)
- 出版社:オーム社
- ISBN-10:4274219348
- ISBN-13:9784274219344
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