出版社内容情報
機械学習のフレームワークChainerのバージョンアップ対応版。特に畳み込みニューラルネットトワークについても解説。
目次
Ｃｈａｉｎｅｒとは
ＮｕｍＰｙで最低限知っておくこと
ニューラルネットのおさらい
Ｃｈａｉｎｅｒの使い方
Ｃｈａｉｎｅｒの利用例
Ｔｒａｉｎｅｒ
Ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ ＡｕｔｏＥｎｃｏｄｅｒ
Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ
ｗｏｒｄ２ｖｅｃ
Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ〔ほか〕
著者等紹介
新納浩幸［シンノウヒロユキ］
１９６１年生まれ。１９８５年東京工業大学理学部情報科学科卒業。１９８７年東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。現在、茨城大学工学部情報工学科教授、博士（工学）。専門は自然言語処理（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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Mariyudu
1
Chainer は昨年、某技術系雑誌の特集に沿って v1 をいじってみただけだったが、さらに掘り下げるのと v2 のおさらいを兼ねて本書を。RNN にしっかりページが割かれていて助かる。さて、昨年から足掛けでやっと読了したのだけど、今現在 Chainer のバージョンは 3.3 となっており、呆然と立ち尽くす俺であった…2018/01/27
kk
0
読了。2017/11/26
yorip
0
数式が理解できん2018/04/09
青木健一
0
「実践」という割には、 これは動くのを重視で実際には使えない データ数が少ないので実用にはならない と留保ばかりで、、、 コード例が豊富で嬉しいのですが、類書がたくさん出てきているので優先度低でよいかも2018/02/10
