イラストで学ぶディープラーニング (改訂第2版)

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イラストで学ぶディープラーニング (改訂第2版)

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  • サイズ A5判/ページ数 277p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784065133316
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

目次

第1章 序論
第2章 ニューラルネットワーク
第3章 畳み込みニューラルネットワーク
第4章 汎化性能を向上させる方法
第5章 畳み込みニューラルネットワークの活用
第6章 リカレントニューラルネットワーク
第7章 オートエンコーダ
第8章 敵対的生成ネットワーク
第9章 深層強化学習
第10章 ディープラーニングのフレームワーク

著者等紹介

山下隆義[ヤマシタタカヨシ]
1978年神戸生まれ。1998年神戸市立工業高等専門学校電気工学科卒業。2002年奈良先端科学技術大学院大学博士前期課程修了。同年オムロン株式会社に入社。主に、画像から人の顔を瞬時に検出するソフトウェアの研究・開発に従事。会社勤務の傍ら、2011年中部大学大学院工学研究科博士後期課程修了。博士(工学)。現在、中部大学工学部情報工学科准教授。人の理解に向けた動画像処理、パターン認識・機械学習の研究に従事している。SSII高木賞、IEICE情報・システムソサイエティ論文賞、IEICE PRMU研究会研究奨励賞などを受賞。ディープラーニングのセミナー講師をSSIIやMIRUなどで数多く務めている(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)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

出版社内容情報

深層学習ベストセラーがさらにパワーアップ。リカレントニューラルネットワーク、GAN、深層強化学習の「章」が新たに加わった。いまの姿を的確に、時代を見据えた、きちんとした大改訂。
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・リカレントニューラルネットワーク、GAN、深層強化学習の「章」が新たに加わった。
・物体検出、セグメンテーション、可視化への活用も充実し、フレームワークの最新事情も反映。
・50ページ以上増強されたお得な一冊!

主な内容
1章 序論
2章 ニューラルネットワーク
3章 畳み込みニューラルネットワーク
4章 汎化性能を向上させる方法
5章 畳み込みニューラルネットワークの活用
6章 リカレントニューラルネットワーク
7章 オートエンコーダ
8章 敵対的生成ネットワーク
9章 深層強化学習
10章 ディープラーニングのフレームワーク


序論
ニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワーク
汎化性能を向上させる方法
畳み込みニューラルネットワークの活用
リカレントニューラルネットワーク
オートエンコーダ
敵対的生成ネットワーク
深層強化学習
ディープラーニングのフレームワーク


山下 隆義[ヤマシタ タカヨシ]
著・文・その他