出版社内容情報
Chainerによるディープラーニングの入門書です。本書の前半で、ディープラーニングの基礎的な理論を丁寧に解説します。数式だけでなく図もあわせて掲載していますので、数式に抵抗のある方にも理解しやすいでしょう。後半の応用パートでは、ソースコードとともに解説していますので、手を動かすことでディープラーニングの理解を助ける内容となっています。ディープラーニングの基本的な理論の理解だけでなく、実際に現場で使えるようになることを目指して解説しています。
内容説明
基礎理論から応用手法までをこの１冊に凝縮。Ｃｈａｉｎｅｒ ２．Ｘ対応。
目次
第１章 ディープラーニングのいま
第２章 ニューラルネットワークの基礎
第３章 ディープラーニングのチューニング技術
第４章 Ｃｈａｉｎｅｒの基礎
第５章 畳み込みネットワーク
第６章 画像認識
第７章 ＧＡＮ
第８章 ＲＮＮ
第９章 強化学習
著者等紹介
島田直希［シマダナオキ］
外資系ＩＴ企業勤務。これまで深層学習を用いた画像認識アプリケーションの研究開発に従事していた
大浦健志［オオウラタケシ］
株式会社ＡＬＢＥＲＴに所属。アナリストとして分析業務に従事している。主にディープラーニングを用いたデータ分析業務に関わる。ディープラーニングの数理および機械学習の実応用における方法論に興味を持っている（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）
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感想・レビュー
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shibacho
2
Chainerは他のフレームワークに比べここが優れてる！みたいな解説はなく、執筆時点での最新論文のトピックを紹介することに説明を割いているので、陳腐化するのが早い本では…という懸念があります。タイトルにあるように「Chainerはこういうフレームワークだから、他より短くかける」みたいな話があっても良かったと思います。2018/06/15
Anomatheca / ゆんゆん
0
情報工学を学んだ数学の基礎があり，Chainerも触ったことのある人への，ディープラーニング入門でしょうか・・？（そんな人が居るのかは謎2017/09/25
