詳解ディープラーニング 第2版 ~TensorFlow/Keras・PyTorchによる時系列データ処理~ (Compass Booksシリーズ)
- マイナビ出版 (2019年11月27日発売)
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感想 : 3件
- Amazon.co.jp ・本 (456ページ)
- / ISBN・EAN: 9784839969516
作品紹介・あらすじ
本書は、ディープラーニング、ニューラルネットワークについての予備知識がなくても学習を進められるよう、理論と実装についてゼロから丁寧に説明していきます。実装には、Python 3.xおよびディープラーニング向けライブラリTensorFlow 2.xとKeras 2.x および PyTorch 1.xを用います。
本書は「時系列データ処理」をするためのディープラーニング・アルゴリズムに焦点を当てているのも特徴の1つです。画像認識だけでなく、自然言語処理をはじめとした時系列データの分析でもディープラーニングは大きな進展を見せています。本書の［第1版］（2017年）以降に次々と登場している新しい手法や時系列データを扱うモデルについても基本から応用まで理論および実装を丁寧に説明、記事も大幅にボリュームアップしました。
［本書の構成］
本書は6章からなっています。1章ではニューラルネットワークの理論を学習する上で必要となる数学の知識についておさらいします。2章では実装に向けてのPython開発環境のセットアップ、およびPythonライブラリの簡単な使い方を扱います。
3章からはいよいよニューラルネットワークの学習に入っていきます。3章ではニューラルネットワークの基本形について、4章ではディープニューラルネットワーク、いわゆるディープラーニングについてどのようなテクニックが用いられているのか実装を交えて理解していきます。5章では時系列データを扱うためのモデルであるリカレントニューラルネットワークについて理論・実装を詳しく学びます。6章ではリカレントニューラルネットワークの応用例、および最新の時系列データ分析のモデルについて扱います。
感想・レビュー・書評
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9月新着
東京大学医学図書館の所蔵情報
https://opac.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/opac/opac_search/?amode=2&kywd=4311475893
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著者プロフィール
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