電子書籍 Chainerによる実践深層学習 実用

著: 新納浩幸 

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Chainerによる実践深層学習 あらすじ・内容

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。

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「Chainerによる実践深層学習」最新刊

※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。

※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

Chainerのバージョン2でディープラーニングのプログラムを作る


本書はChainer を使ってディープラーニングのプログラムの作り方を示すものです。ディープラーニングは複雑なネットワークで表現された関数の回帰の問題と見なせます。そしてこのような問題は勾配法で解きます。この観点から Chainer によるプログラムの作成法を示しました。Chainerが2にバージョンアップしたため、2に対応し発行するものです。畳み込みニューラルネットワークについても解説しています。

主要目次
はじめに
第0章 Chainer とは
第1章 NumPy で最低限知っておくこと
第2章 ニューラルネットのおさらい
第3章 Chainer の使い方
第4章 Chainer の利用例
第5章 Trainer
第6章 Denoising AutoEncoder
第7章 Convolution Neural Network
第8章 word2vec
第9 章Recurrent Neural Network
第10章 翻訳モデル
第11章 Caffe のモデルの利用
第12章 GPU の利用
参考文献
ソースプログラム

「Chainerによる実践深層学習」作品一覧

(2冊)

2,640〜2,750(税込)

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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。

※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。

※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

Chainerのバージョン2でディープラーニングのプログラムを作る


本書はChainer を使ってディープラーニングのプログラムの作り方を示すものです。ディープラーニングは複雑なネットワークで表現された関数の回帰の問題と見なせます。そしてこのような問題は勾配法で解きます。この観点から Chainer によるプログラムの作成法を示しました。Chainerが2にバージョンアップしたため、2に対応し発行するものです。畳み込みニューラルネットワークについても解説しています。

主要目次
はじめに
第0章 Chainer とは
第1章 NumPy で最低限知っておくこと
第2章 ニューラルネットのおさらい
第3章 Chainer の使い方
第4章 Chainer の利用例
第5章 Trainer
第6章 Denoising AutoEncoder
第7章 Convolution Neural Network
第8章 word2vec
第9 章Recurrent Neural Network
第10章 翻訳モデル
第11章 Caffe のモデルの利用
第12章 GPU の利用
参考文献
ソースプログラム

「Chainerによる実践深層学習」の作品情報

レーベル
――
出版社
オーム社
ジャンル
実用
ページ数
270ページ (Chainerによる実践深層学習)
配信開始日
2017年5月19日 (Chainerによる実践深層学習)
対応端末
  • PCブラウザ
    ビューア
  • Android
    (スマホ/タブレット)
  • iPhone / iPad