ゼロから作るＤｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ〈３〉フレームワーク編

斎藤 康毅【著】

オライリー・ジャパン（2020/04発売）

• サイズ A5判／ページ数 600p／高さ 22cm
• 商品コード 9784873119069
• NDC分類 007.1
• Cコード C3055

内容説明

大ヒットを続ける人気シリーズの第３弾。今回は「ＤｅＺｅｒｏ」というディープラーニングのフレームワークをゼロから作ります。ＤｅＺｅｒｏは本書オリジナルのフレームワークです。最小限のコードで、フレームワークのモダンな機能を実現します。本書では、この小さな―それでいて十分にパワフルな―フレームワークを、全部で６０のステップで完成させます。それによって、ＰｙＴｏｒｃｈ、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ、Ｃｈａｉｎｅｒなどの現代のフレームワークに通じる知識を深めます。

目次

第１ステージ　微分を自動で求める（箱としての変数；変数を生み出す関数　ほか）
第２ステージ　自然なコードで表現する（可変長の引数（順伝播編）
可変長の引数（改善編）　ほか）
第３ステージ　高階微分を実現する（計算グラフの可視化；テイラー展開の微分　ほか）
第４ステージ　ニューラルネットワークを作る（テンソルを扱う；形状を変える関数　ほか）
第５ステージ　ＤｅＺｅｒｏで挑む（ＧＰＵ対応；モデルの保存と読み込み　ほか）

著者等紹介

斎藤康毅［サイトウコウキ］
１９８４年長崎県対馬生まれ。東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて人工知能に関する研究開発に従事（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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