TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門(impress top gear)

TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門(impress top gear)

¥2,600+税

品種名
書籍
発売日
2018/2/16
ページ数
208
サイズ
B5変形判
著者
新村 拓也 著
ISBN
9784295003182

実践的な深層学習モデルを構築しよう!!

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。

「読者アンケートに答える」「読者プレゼントに応募」の場合もこちらをご利用ください。

アンケートに答える

書籍の内容に関するお問い合わせはこちら。お答えできるのは本書に記載の内容に関することに限ります。

学校・法人一括購入に関するお問い合わせはこちらへ。

一括購入窓口

著者紹介

新村 拓也(しんむら たくや)

シーエイトラボ株式会社 代表取締役
シンギュラリティ株式会社 取締役CTO

1990年鹿児島県生まれ、鹿児島県育ち。2014年東京大学工学部精密工学科卒業。大学では自然言語処理を専門とし、SNSの投稿データと位置情報を用いた研究を行う。在学中の2013年11月にシーエイトラボ株式会社を設立、代表取締役に就任。2016年7月にシンギュラリティ株式会社を設立、取締役CTOに就任。機械学習はもちろんデータマイニング全般のコンサルティングから開発を手掛ける。2015年12月に「TensorFlow勉強会」を立ち上げ、のちに「TensorFlowUserGroup」と合流。TensorFlowの活用方法について様々なところで講演を行なっている。

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 Run
2.3 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TensorBoard
3.2 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 Network
4.2 TensorFlowにおけるRNN実装
4.3 Sequential MNIST
4.4 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

関連書籍

好評発売中

逆引きPython標準ライブラリ 目的別の基本レシピ180+!

Pythonの標準スキルを身につける!

好評発売中

GitLab実践ガイド

GitLabで構築するDevOpsワークフロー

好評発売中

Machine Learning実践の極意 機械学習システム構築の勘所をつかむ!

ダウンロード

本書のサンプルプログラムおよび正誤情報は以下のURLで公開しています。

お詫びと訂正

誤記のためにご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。

お問い合わせ

書籍の内容に関するお問い合わせはこちら。お答えできるのは本書に記載の内容に関することに限ります。

お問い合わせフォーム