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TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門（インプレス） [電子書籍]Ω

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『TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門（インプレス） [電子書籍]Ω』はセカイモンでkJ-000d996108から出品され、369の入札を集めて04月17日 05時 12分に、2,231円で落札されました。即決価格は2,231円でした。決済方法はに対応。山梨県からの発送料は落札者が負担しました。ＰＲオプションはストア、取りナビ(ベータ版)を利用したオークション、即買でした。

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本書は、深層学習をこれから勉強するにあたり実装だけではなく深層学習の構造も学びたい方、チュートリアルに掲載されているものよりも詳細な内容を知りたい方を対象に書かれています。Pythonによる基本的なプログラミング知識を前提とするので、そうした部分が曖昧な方は他の書籍と合わせて読むことをお勧めします。また、本書はTensorFlowのラッパーであるKerasやtf.kerasパッケージは用いません。後半ではハイレベルなAPIを用いますが、前半はTensorFlowの低レベルなAPIを用いて解説することで、内部構造についてより理解を深めてもらうような構成をとっています。目次表紙免責事項はじめに謝辞目次第1章　ニューラルネットワークと深層学習1.1　機械学習1.2　教師あり学習・教師なし学習1.3　ニューラルネットワーク1.4　確率勾配降下法1.5　誤差逆伝播法と連鎖律1.6　深層学習1.7　現代の深層学習第2章　TensorFlow入門―計算グラフと手書き数字認識2.1　TensorFlowとは？2.2　計算グラフとDefine and Run2.3　TensorFlowによるニューラルネットワーク入門2.4　TensorFlowによる手書き数字認識の実装第3章　TensorFlowをもう少し入門―TensorBoard、CNN、モデルの保存3.1　可視化ツールTensorBoard3.2　TensorBoardの見方3.3　ニューラルネットワークの改善3.4　モデルの保存、学習済みモデルの読み込み第4章　TensorFlowでRNN―時系列情報および自然言語の扱い4.1　Recurrent Neural Network4.2　TensorFlowにおけるRNN実装4.3　Sequential MNIST4.4　自然言語の扱い Word2Vecによる単語組み込み4.5　TensorFlowでWord2Vec第5章　TensorFlowでニューラルイメージキャプショニング5.1　画像キャプショニング5.2　画像キャプショニングのためのデータセット5.3　大規模データセットを扱う際の注意5.4　TFRecord形式によるデータのバイナリ化5.5　データセット整形プログラム作成5.6　GoogLeNet Inception-v3の転移学習　訓練済みモデルの利用5.7　キャプション生成モデル実装5.8　訓練したモデルで推論付録A　Ubuntu ServerにGPU対応のTensorFlowをインストールする索引著者紹介奥付

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