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Chainerによる実践深層学習 単行本(ソフトカバー) – 2016/9/9

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商品の説明

内容紹介

Deep Learning 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Preferred Infrastructure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(Recurrent Neural Network) 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。

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

新納/浩幸
1961年生まれ。1985年東京工業大学理学部情報科学科卒業。1987年東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。現在、茨城大学工学部情報工学科教授、博士(工学)。専門は自然言語処理(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 192ページ
  • 出版社: オーム社 (2016/9/9)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4274219348
  • ISBN-13: 978-4274219344
  • 発売日: 2016/9/9
  • 梱包サイズ: 20.8 x 14.8 x 1.4 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 3.6 8件のカスタマーレビュー
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2017年6月11日
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2016年12月7日
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2017年4月3日
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2017年9月16日
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2016年10月28日
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2017年6月1日
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2016年10月19日
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2016年12月9日
形式: 単行本(ソフトカバー)
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