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詳解ディープラーニング 第2版 ~TensorFlow/Keras・PyTorchによる時系列データ処理~ (Compass Booksシリーズ) (日本語) 単行本(ソフトカバー) – 2019/11/27

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商品の説明

内容紹介

ディープラーニング実装入門書の決定版!

ニューラルネットワークの理論とディープラーニングの実装について丁寧に解説。実装には、Python(3.x)とディープラーニング向けライブラリKeras(2.x)、TensorFlow(2.x)、PyTorch(1.x)を用います。

本書では、自然言語処理をはじめとした時系列データ処理のためのディープラーニング・アルゴリズムに焦点を当てているのも大きな特徴の1つです。本書の[第1版](2017年)以降に次々と登場している新しい手法やモデルを丁寧に説明、記事も大幅にボリュームアップしました。

[本書の構成]
1章 数学の準備:ニューラルネットワークのアルゴリズムを理解するための数学の知識、偏微分と線形代数の基本を学びます。アルゴリズムが複雑になってもこの2つを押さえておけばきちんと理解できます。

2章 Pythonの準備:ディープラーニングのアルゴリズムを実装するため、Python環境の構築およびPythonの基本から代表的なライブラリの使い方までを解説します。

3章 ニューラルネットワーク:ニューラルネットワークとは何か、どういった手法かを解説します。単純パーセプトロン、ロジスティック回帰、多クラスロジスティック回帰、多層パーセプトロンを扱います。

4章 ディープニューラルネットワーク:ディープラーニングはニューラルネットワークのモデルの発展形です。ニューラルネットワークから「ディープ」ニューラルネットワークになるうえで発生する課題とそれを解決するテクニックについて解説します。

5章 リカレントニューラルネットワーク:ニューラルネットワークに「時間」という概念を取り込むとどのようなモデルになるのか。通常のディープラーニングのモデルではうまく扱うことができない時系列データの扱いに特化したモデルであるリカレントニューラルネットワーク(RNN)とその手法LSTM、GRUについて取り上げます。

6章 リカレントニューラルネットワークの応用:時系列データの扱いに関しては、自然言語処理で新しいモデルが考えられてきました。本章では、Encoder-Decoder、Attention、Transformerについて学んでいきます。

付録 ライブラリ内部の処理を理解するためのグラフの知識と、Pythonのデコレータ @tf.function の実装例、Keras、TensorFlow、PyTorchによるモデルの保存・読み込みについて解説します。

内容(「BOOK」データベースより)

ディープラーニング実装入門書の決定版!Keras 2.x/TensorFlow 2.x、PyTorch 1.x対応。ディープラーニングに関する様々な課題を新たに実装しコードを公開。定式化や実装をより丁寧に記述。本書第1版(2017年)以降に次々と登場している新しい手法や時系列データを扱うモデルの理論および実装など、大幅にボリュームアップ。

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出版社より

Python Keras ディープラーニング 機会学習 ディープラーニング 数学 Python ディープラーニング Python  ディープラーニング TensorFlow ディープラーニング
PythonとKerasによるディープラーニング やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん 実践力を身につける Pythonの教科書 ゼロからやさしくはじめるPython入門 TensorFlowで学ぶディープラーニング入門
商品説明 AIの大衆化――多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説! 数学がニガテでも大丈夫。機械学習をやさしく学べます。機械学習の数式に対するモヤモヤを一掃しよう! プログラミング言語Python(パイソン)の入門書。便利な簡単プログラムから機械学習までこの1冊でOK これからPythonを始めたい人に、やさしく、楽しく、プログラミングを教えます! 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!

登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 456ページ
  • 出版社: マイナビ出版; 第2版 (2019/11/27)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4839969515
  • ISBN-13: 978-4839969516
  • 発売日: 2019/11/27
  • 梱包サイズ: 23.2 x 18.4 x 3.2 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.0 2件のカスタマーレビュー
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2件のカスタマーレビュー

2019年12月1日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2019年12月5日
形式: 単行本(ソフトカバー)
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