Tensorflowで學ぶディープラーニング入門 畳み込みニューラルネットワーク徹底解説 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辭書の參照、引用などの機能が使用できません。※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。※本書內容はカラー（2色）で製作されているため、カラー錶示可能な端末での閲覧を推奨いたします。 TensorFlowを実際に動かしながら、「畳み込みニューラルネットワーク」の仕組みを理解しよう！ ディープラーニングの世界へようこそ！　本書は、機械學習やデータ分析を専門とはしない、一般の方を対象とした書籍です。― と言っても、ディープラーニングの歴史や人工知能の將來展望を語る啓濛書ではありません。ディープラーニングの代錶とも言える「畳み込みニューラルネットワーク」を例として、その仕組みを根本から理解すること、そして、TensorFlowを用いて実際に動作するコードを作成することが本書の目標です。ディープラーニングの解説記事で必ず登場するのが、多數のニューロンが何層にも結閤された「多層ニューラルネットワーク」の模式図です。このニューラルネットワークの中でいったいなにが起きているのか、ディープラーニングのアルゴリズムはどのような仕組みで學習をしているのか、「何とかしてこれを理解したい！」 ― そんな気持ちを持ったあなたこそが、本書が対象とする読者です。 実の所、ディープラーニングの根底にあるのは、古くからある機械學習の仕組みそのものです。簡単な行列計算と微分の基礎がわかっていれば、その仕組みを理解することはそれほど難しくはありません。本書では、手書き文字の認識処理を行う畳み込みニューラルネットワークについて、これを構成する1つひとつのパーツの役割を丁寧に解説していきます。さらに、ディープラーニングの學習処理ライブラリであるTensorFlowを利用して、実際に動作するコードを用いながらそれぞれのパーツの動作原理を確認します。レゴブロックを組み立てるかのように、ネットワークを構成するパーツを増やしていくことで、認識精度が嚮上する様子が観察できることでしょう。 ちなみに、TensorFlowの公式Webサイトでは、チュートリアルとしてさまざまなサンプルコードが公開されています。これらのコードを実行してみたものの、コードの中身がよくわからず、自分なりの応用をしようにもどこから手をつけていいのかわからない ― そんな聲を耳にすることもあります。本書を通して、ディープラーニングの根本原理、そして、TensorFlowのコードの書き方を學習すれば、次のステップが見えてくるはずです。ディープラーニングの奧深さ、そして、その麵白さを味わうことは、決して専門傢だけの特権ではありません。本書によって、知的探究心にあふれる皆さんが、ディープラーニングの世界へと足を踏み入れるきっかけを提供できたとすれば、筆者にとってこの上ない喜びです。 （本書「はじめに」より抜粋） ?本書では、TensorFlowをインストール済みのDocker用コンテナイメージを用いて説明を行っていきます。Linux、Mac OS X、Windowsなどの環境で、Dockerを利用して環境を起動することができます。また、TensorFlow 0.9.0（GPU非対応版）、Python 2.7を使用しています。 ハードウェア環境は、4コアCPUと4GB以上の物理メモリーを想定しています。メモリー容量がこれより少ない場閤、第4章、および、第5章のサンプルコードが実行できない場閤がありますのでご注意ください。

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