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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

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-電子書籍 拡大する

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中井悦司
ジャンル
実用
レーベル
――
シリーズ
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
出版社名
マイナビ出版
配信開始日
2016年10月28日
ページ概数
268 (※注)
一般的なスマートフォンにてBOOK☆WALKERアプリの標準文字サイズで表示したときのページ数です。お使いの機種、表示の文字サイズによりページ数は変化しますので参考値としてご利用ください。

あらすじ・内容

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

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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