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JANコード

9784627854819

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3740

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発売日:2019年10月 / ジャンル:物理・科学・医学 / フォーマット:本 / 出版社:森北出版 / 発売国:日本 / ISBN:9784627854819 / アーティストキーワード:青野雅樹

内容詳細:ファインチューニングやデータオーグメンテーションをはじめとする「ディープラーニングの精度を上げるために必須の技法」と、ネットワークの保存方法など「実践するうえで知っておくと役立つテクニック」を惜しみなく紹介。ディープラーニングを機械学習と組み合わせる方法や、多入力・多出力の複雑なニューラルネットワークを構築する方法など、高度なチューニングのためのユニークな技法も多数収録。目次:第１章　速習ディープラーニング（ニューラルネットワークの種類/ ディープラーニングの学習手順）/ 第２章　Ｋｅｒａｓに・・・

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実践テクニック＆チューニング技法 青野　雅樹 森北出版ケラスニヨルディープラーニング アオノ マサキ 発行年月：2019年10月26日 予約締切日：2019年09月05日 ページ数：224p サイズ：単行本 ISBN：9784627854819 青野雅樹（アオノマサキ） 1984年東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻修士課程修了。1984年日本アイ・ビー・エム（株）入社。1994年米国ニューヨーク州レンセラー工科大学コンピュータサイエンス学科Ph．D．取得。2003年豊橋技術科学大学情報工学系教授。2010年同大学大学院工学研究科情報・知能工学系教授（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） 第1章　速習ディープラーニング（ニューラルネットワークの種類／ディープラーニングの学習手順）／第2章　Kerasによるディープラーニング（Kerasとは？／Kerasのモデル／層のカスタマイズ）／第3章　実践編1：フレームワークを動かしてみる（手書き文字画像の分類／カラー画像の分類／Twitterデータの感情解析）／第4章　実践編2：一歩進んだディープラーニングの技法（訓練済みニューラルネットワークを用いる：植物画像の分類／ファインチューニング：CIFAR10画像の分類／データオーグメンテーション：CIFAR100画像の分類／マルチラベル問題：ロイターニュース記事のトピック分類）／第5章　実践編3：さらに進んだフレームワークの使い方（3D形状データの分類と検索／多出力のニューラルネットワークを用いる：映画の興行収入の分類・回帰／機械学習とディープラーニングを組合わせる：植物画像の分類／時系列データの予測）／付録 ファインチューニングやデータオーグメンテーションをはじめとする「ディープラーニングの精度を上げるために必須の技法」と、ネットワークの保存方法など「実践するうえで知っておくと役立つテクニック」を惜しみなく紹介。ディープラーニングを機械学習と組み合わせる方法や、多入力・多出力の複雑なニューラルネットワークを構築する方法など、高度なチューニングのためのユニークな技法も多数収録。 本 パソコン・システム開発 その他