Compass Books TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶ ディープラーニングの仕組み - 畳み込みニューラルネットワーク徹底解説

著者名：中井悦司

マイナビ出版（2019/12発売）

• ISBN：9784839970277

内容説明

本書は、ディープラーニングの代表とも言える「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」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動かしながら学べる書籍です。

ディープラーニングについて解説する書籍は多数発行されていますが、本書では、「きちんとニューラルネットワークの原理から理解すること」と、「その原理をどのようにコードとして書くか」の両方がバランスよく学べます。

表面的にコードを覚えるだけでは、応用力は身に付きません。本書で根本から理解しておくことで、現場に出てからも長く使える基礎力を身に付けましょう！


※本書では、プログラムの実行環境としてGoogle Colaboratoryを利用するため、面倒な環境構築は不要です。

※本書は、2016/9発行の『TensorFlowで学ぶディープラーニング入門』をもとに、Python3系、TensorFlow 2.0ベースに書き換えたほか、全体的に解説を見直し、修正しています。そのほか、実行環境をGoogle Colaboratoryに変更、オートエンコーダーによるアノマリー検知やDCGAN による画像生成などのトピックを追加しています。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。

[Q]

Google製深層学習のフレームワークであるTensorFlowで手書き文字を認識させてみるチュートリアル。Jupyter NotebookではなくGoogle Colabを使っているので気軽に試せる。本書ではCNNと呼ばれる機械学習を使って文字を認識させる。このようなCNNは図2.1のように畳み込みフィルターとプーリング層が何段にも重なった構成になる。このモデルは人間の経験によって与えられた後、モデルを学習させて認識が行なえるようになる。が、本書でもこの経験はどこから入手できるのかは説明されていなかった

2021/07/20

[あとぼう 02]

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2020/03/12