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はじめてのディープラーニング 2

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はじめてのディープラーニング. 2

国立国会図書館請求記号
M121-M218
国立国会図書館書誌ID
030307297
資料種別
図書
著者
我妻幸長 著
出版者
SBクリエイティブ
出版年
2020.3
資料形態
ページ数・大きさ等
330p ; 21cm
NDC
007.13
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資料詳細

内容細目:

Pythonで実装する再帰型ニューラルネットワークとVAE、GAN(提供元: 国立国会図書館蔵書)

要約等:

オンライン教育プラットフォームUdemyの人気講師が教えるディープラーニングの基礎、第2弾(提供元: 出版情報登録センター(JPRO))

著者紹介:

我妻 幸長 「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。 東北大学大学院理学研究科修了。理学博士(物理学)。興味の対象は、人工知能(AI)、複雑系、脳科学、シンギュラリティなど。 プログラミング / AI講師として、オンラインで3.5万...

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目次

  • はじめに 第1章 ディープラーニングの発展  1.1 ディープラーニングの概要  1.2 ディープラーニングの応用 第2章 学習の準備  2.1 Anacondaの環境構築  2.2 Google Colaboratoryの使い方  2.3 Pythonの基礎 第3章 ディープラーニングの基礎  3.1 ディープラーニングの概要  3.2 全結合層の順伝播  3.3 全結合層の逆伝播  3.4 全結合層の実装 第4章 RNN  4.1 RNNの概要  4.2 RNN層の順伝播  4.3 RNN層の逆伝播  4.4 RNN層の実装  4.5 シンプルなRNNの実装 第5章 LSTM  5.1 LSTMの概要  5.2 LSTM層の順伝播  5.3 LSTM層の逆伝播  5.4 LSTM層の実装 第6章 GRU  6.1 GRUの概要  6.2 GRU層の順伝播  6.3 GRU層の逆伝播  6.4 GRU層の実装  6.5 GRUの実装 第7章 VAE  7.1 VAEの概要  7.2 VAEの仕組み  7.3 オートエンコーダの実装  7.4 VAEに必要な層 第8章 GAN  8.1 GANの概要  8.2 GANの仕組み  8.3 GANに必要な層 第9章 さらに進むために  9.1 最適化アルゴリズム  9.2 学習のテクニック 付録  A.1 シンプルなRNNによるテキスト生成  A.2 GRUによるテキスト生成 最後に 索引 など

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デジタル

資料種別
図書
ISBN
978-4-8156-0558-2
タイトルよみ
ハジメテ ノ ディープ ラーニング
巻次・部編番号
2
著者・編者
我妻幸長 著
著者標目
我妻, 幸長, 1977- アズマ, ユキナガ, 1977- ( 001202324 )典拠
出版年月日等
2020.3
出版年(W3CDTF)
2020