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ゼロから作るDeep Learning―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 [単行本]

ゼロから作るDeep Learning―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 [単行本]

HK$374.00
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商品描述

ゼロから作るDeep Learning―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    作って学ぶ。手で覚える。ディープラーニングを理解するための最善の方法は、ディープラーニングをゼロから実装することです。
  • 目次(「BOOK」データベースより)

    1章 Python入門
    2章 パーセプトロン
    3章 ニューラルネットワーク
    4章 ニューラルネットワークの学習
    5章 誤差逆伝播法
    6章 学習に関するテクニック
    7章 畳み込みニューラルネットワーク
    8章 ディープラーニング
    付録A Softmax‐with‐Lossレイヤの計算グラフ
  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(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)

    斎藤 康毅(サイトウ コウキ)
    1984年長崎県対馬生まれ。東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて、コンピュータビジョンや機械学習に関する研究開発に従事
  • 出版社からのコメント

    ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずPython 3によってゼロからディープラーニングを作成できる。
  • 内容紹介

    実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ!
    ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか? なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか? といった“Why”に関する問題も取り上げます。

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