斎藤 康毅

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。

内容詳細

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

山下 隆義

まずは、この1冊からはじめよう!CaffeやPylearn2はもちろんのこと、ChainerやTensorFlowの使い方をソースコード付きで解説!

イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書)

新納浩幸

Deep Learning のフレームワークである Chainer を使って、複雑なニューラルネットの実装方法を解説!!<br/> Chainer は 2015年にPreferred InfrastructureがPython のライブラリとして開発・公開したフレームワークです。<br/> 本書は、Python の拡張モジュールであるNumPyの使い方やニューラルネットの基本をおさらいした後に、Chainerの基本的な使い方を示します。次にAutoEncoderを題材にして、それを確認し、最後に、自然言語処理でよく使われるword2vecと RNN(Recurrent Neural Network) を解説し、それらシステムを Chainer で実装します。既存にない複雑なネットワークのプログラムを作る際の参考となるものです。

内容紹介

新納/浩幸
1961年生まれ。1985年東京工業大学理学部情報科学科卒業。1987年東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。現在、茨城大学工学部情報工学科教授、博士(工学)。専門は自然言語処理(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)

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

Chainerによる実践深層学習

新納 浩幸

Chainerのバージョン2でディープラーニングのプログラムを作る 本書はChainer を使ってディープラーニングのプログラムの作り方を示すものです。ディープラーニングは複雑なネットワークで表現された関数の回帰の問題と見なせます。そしてこのような問題は勾配法で解きます。この観点から Chainer によるプログラムの作成法を示しました。Chainerが2にバージョンアップしたため、2に対応し発行するものです。畳み込みニューラルネットワークについても解説しています。 ★このような方におすすめDeep Learning を勉強している理科系の大学生 データ解析を業務としている技術者主要目次はじめに 第0章 Chainer とは 第1章 NumPy で最低限知っておくこと 第2章 ニューラルネットのおさらい 第3章 Chainer の使い方 第4章 Chainer の利用例 第5章 Trainer 第6章 Denoising AutoEncoder 第7章 Convolution Neural Network 第8章 word2vec 第9 章Recurrent Neural Network 第10章 翻訳モデル 第11章 Caffe のモデルの利用 第12章 GPU の利用 参考文献 ソースプログラム

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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

イラストで学ぶディープラーニング (KS情報科学専門書)

Chainerによる実践深層学習

Chainer v2による実践深層学習

はじめての深層学習(ディープラーニング)プログラミング

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