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