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はじめてのディープラーニング Pythonで実装する再帰型ニューラルネットワークとVAE、GAN 2 /我妻幸長
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≪商品情報≫
著者名:我妻幸長
出版社名:SBクリエイティブ
発行年月:2020年03月
判型:A5
ISBN:9784815605582
≪内容情報≫
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。前作「はじめてのディープラーニング」では、基礎中の基礎であるニューラルネットワークとバックプロパゲーションを初学者にもわかりやすく解説しましたが、本作では自然言語処理の分野で真価を発揮する再帰型ニューラルネットワーク(RNN)と、ディープラーニングの生成モデルであるVAE(Variational Autoencoder)とGAN(Generative Adversarial Networks)について実装方法を含めて解説します。もちろんプログラムの実装については、前作を踏襲してPythonのみで行い、既存のフレームワークに頼りません。
[本書の特徴]
・前作を読んでいない方のために、Python、数学、ニューラルネットワークの基礎について解説する章を設けています。
・サンプルプログラムはフレームワークを使わずにPythonのみで記述しています。このため数式をコード化する際の原理が初心者にもわかりやすくなっています。
・サンプルプログラムはSBクリエイティブ株式会社のサイトからダウンロード可能です。
・Python3、Jupyter Notebook、Google Colaboratory対応
著者名:我妻幸長
出版社名:SBクリエイティブ
発行年月:2020年03月
判型:A5
ISBN:9784815605582
≪内容情報≫
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。前作「はじめてのディープラーニング」では、基礎中の基礎であるニューラルネットワークとバックプロパゲーションを初学者にもわかりやすく解説しましたが、本作では自然言語処理の分野で真価を発揮する再帰型ニューラルネットワーク(RNN)と、ディープラーニングの生成モデルであるVAE(Variational Autoencoder)とGAN(Generative Adversarial Networks)について実装方法を含めて解説します。もちろんプログラムの実装については、前作を踏襲してPythonのみで行い、既存のフレームワークに頼りません。
[本書の特徴]
・前作を読んでいない方のために、Python、数学、ニューラルネットワークの基礎について解説する章を設けています。
・サンプルプログラムはフレームワークを使わずにPythonのみで記述しています。このため数式をコード化する際の原理が初心者にもわかりやすくなっています。
・サンプルプログラムはSBクリエイティブ株式会社のサイトからダウンロード可能です。
・Python3、Jupyter Notebook、Google Colaboratory対応