内容説明
本書はGoogleが公開している機械学習ライブラリ「TensorFlow(テンソルフロー)」を初めて使う読者のためのチュートリアルガイドです。シリーズ２冊目となる本書では、低解像度の画像を機械学習をつかって高解像度に変換する「超解像」をテーマに、機械学習に初めて触れるエンジニアのためのTensorFlowの基礎、実際に画像を使った機械学習に取り組むための初歩的な知識を掲載しています。
【目次】
TensorFlowの基礎
TensorFlowとは
データフローグラフ
Tensor（テンソル）
変数とプレースホルダー
演算子のオーバーロード
ブロードキャスティング
CNNで超解像
超解像とは
モデルの定義
学習
画像処理
評価
超解像奮闘記
畳み込み層とパディング
画像の読み込み処理
活性化関数
さまざまなモデル
モデル（9-5-5）
画質の指標（PSNR, SSIM）
Batch Normalizationの導入
目次
TensorFlowの基礎
TensorFlowとは
データフローグラフ
Tensor（テンソル）
変数とプレースホルダー
演算子のオーバーロード
ブロードキャスティング
CNNで超解像
超解像とは
モデルの定義
学習
画像処理
評価
超解像奮闘記
畳み込み層とパディング
画像の読み込み処理
活性化関数
さまざまなモデル
モデル（9-5-5）
画質の指標（PSNR, SSIM）
Batch Normalizationの導入
