Chainer v2による実践深層学習
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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 v2による実践深層学習 のユーザーレビュー
感情タグBEST3
Posted by ブクログ 2018年03月15日
DNNの入門者で、７章のCNNのところまで読み終えての感想。
１９ページからの２章のタイトルが、いきなり「ニューラルネットのおさらい」となっており、ある程度、NNの概念的な勉強が済んで、触ったことがある位の人を対象にしていると思われる。
ウェブ上でこの手のフレームワークを勉強しようとすると、定型...続きを読む
Chainer v2による実践深層学習 の詳細情報
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