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Chainerによる実践深層学習(ディープラーニング)~複雑なNNの実装方法~

新納 浩幸  著

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価格 \2,592(税込)         

発行年月 2016年09月
出版社/提供元
言語 日本語
媒体 冊子
ページ数/巻数 8p,182p
大きさ 21cm
ジャンル 和書/理工学/情報学/人工知能
ISBN 9784274219344
商品コード 1022066419
NDC分類 007.13
基本件名 機械学習
本の性格 実務向け
新刊案内掲載月 2016年10月3週
商品URL
参照
https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1022066419

内容

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。

目次

著者紹介

新納 浩幸(著者):1961年生まれ。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。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。著書に「Rで学ぶクラスタ解析」など。

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