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TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説

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あらすじ・内容
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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!

ディープラーニングの世界へようこそ! 本書は、機械学習やデータ分析を専門とはしない、一般の方を対象とした書籍です。―と言っても、ディープラーニングの歴史や人工知能の将来展望を語る啓蒙書ではありません。ディープラーニングの代表とも言える「畳み込みニューラルネットワーク」を例として、その仕組みを根本から理解すること、そして、TensorFlowを用いて実際に動作するコードを作成することが本書の目標です。ディープラーニングの解説記事で必ず登場するのが、多数のニューロンが何層にも結合された「多層ニューラルネットワーク」の模式図です。このニューラルネットワークの中でいったいなにが起きているのか、ディープラーニングのアルゴリズムはどのような仕組みで学習をしているのか、「何とかしてこれを理解したい!」―そんな気持ちを持ったあなたこそが、本書が対象とする読者です。

・本書では、TensorFlowをインストール済みのDocker用コンテナイメージを用いて説明を行っていきます。Linux、Mac OS X、Windowsなどの環境で、Dockerを利用して環境を起動することができます。また、TensorFlow 0.9.0(GPU非対応版)、Python 2.7を使用しています。

ハードウェア環境は、4コアCPUと4GB以上の物理メモリーを想定しています。メモリー容量がこれより少ない場合、第4章、および、第5章のサンプルコードが実行できない場合がありますのでご注意ください。
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「TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説」の作品情報

レーベル
出版社
著者
シリーズ
ページ概数
268

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配信開始日
2016/10/28
対応端末
  • PCブラウザ
    ビューア
  • Android
    (スマホ/タブレット)
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