小田大輔の作品一覧
「小田大輔」の「現場で使える！TensorFlow開発入門 Kerasによる深層学習モデル構築手法」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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4.5【本書の特徴】 2015年11月にGoogleがオープンソース化したソフトウェアライブラリ「TensorFlow（テンソルフロー）」は、 多くの開発者に支持され、多企業で採用されています。 本書は、TensorFlowの導入から、高レベルAPIであるKerasを利用した実践的な深層学習モデルまで解説した、 エンジニア向けの入門書です。第1部の基本編では、深層学習とTensorFlow、Kerasの基礎について解説し、 第2部の応用編では画像処理における応用的なモデルのKerasを使った実装方法を解説します。 特に、第2部では、「ノイズ除去」「自動着色」「超解像」「画風変換」「画像生成」を取り上げています。 TensorFlowやKerasの機能面を押さえつつ、現場で使用できるような実践的な深層学習モデルまでフォローしています。 【対象読者】 深層学習に入門したいエンジニア 【目次】 第1部 基本編 第１章 機械学習ライブラリTensorFlowとKeras 第２章 開発環境を構築する 第３章 簡単なサンプルで学ぶTensorFlowの基本 第４章 ニューラルネットワークとKeras 第５章 KerasによるCNNの実装 第６章 学習済みモデルの活用 第７章 よく使うKerasの機能 第2部 応用編 第８章 CAEを使ったノイズ除去 第９章 自動着色 第10章 超解像 第11章 画風変換 第12章 画像生成 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
モノクロの画像に自動で着色する技術が面白いと思いました。
イラスト業界ではブレイクスルーとなっているみたいです。
以前、別の本で読んだオートエンコーダーの応用。
オートエンコーダーでは学習データ＝教師データとして学習させます。
学習データを中間層で圧縮して、伸長させる。
結果が元データに近くなれば、中間層には学習データの特徴が抽出されるというロジックだそうです。
自動着色はカラー画像を明るさ成分と色成分に分解します。
そして明るさ成分(入力)と色成分(出力)になるモデルを考え、明るさ成分と色成分からカラー画像を生成して元画像に近づくよう学習させます。
学習が進むと明るさ成分のみのモノクロ画 -
