Chainer v2による実践深層学習 [単行本]

Chainer v2による実践深層学習 [単行本] の 商品概要

• 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
  第11章　Caffeのモデル利用
  第12章　GPUの利用

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  新納 浩幸(シンノウ ヒロユキ)
  １９６１年生まれ。１９８５年東京工業大学理学部情報科学科卒業。１９８７年東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。現在、茨城大学工学部情報工学科教授、博士（工学）。専門は自然言語処理

• 出版社からのコメント

  機械学習のフレームワークChainerのバージョンアップ対応版。特に畳み込みニューラルネットトワークについても解説。

• 内容紹介

  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。

Chainer v2による実践深層学習 [単行本] の商品スペック