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ゼロから作るDeep Learning―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 [単行本]Ω

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『ゼロから作るDeep Learning―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 [単行本]Ω』はセカイモンでkJ-000d996108から出品され、263の入札を集めて04月18日 03時 49分に、2,917円で落札されました。即決価格は2,917円でした。決済方法はに対応。岩手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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要旨（「BOOK」データベースより）作って学ぶ。手で覚える。ディープラーニングを理解するための最善の方法は、ディープラーニングをゼロから実装することです。目次（「BOOK」データベースより）１章　Ｐｙｔｈｏｎ入門２章　パーセプトロン３章　ニューラルネットワーク４章　ニューラルネットワークの学習５章　誤差逆伝播法６章　学習に関するテクニック７章　畳み込みニューラルネットワーク８章　ディープラーニング付録Ａ　Ｓｏｆｔｍａｘ‐ｗｉｔｈ‐Ｌｏｓｓレイヤの計算グラフ著者紹介（「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）斎藤康毅(サイトウコウキ)１９８４年長崎県対馬生まれ。東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて、コンピュータビジョンや機械学習に関する研究開発に従事出版社からのコメントディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずPython 3によってゼロからディープラーニングを作成できる。内容紹介実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ！ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？といった“Why”に関する問題も取り上げます。

ゼロから作るDeep Learning―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 [単行本]Ω