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書誌情報サマリ

書名

ゼロから作るDeep Learning　3 　フレームワーク編

著者名 斎藤康毅／著
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2020.4
請求記号 0071/00309/３

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1 鶴舞0237608435一般和書２階開架パソコン貸出中 

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書誌詳細

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請求記号 0071/00309/３
書名 ゼロから作るDeep Learning　3 　フレームワーク編
著者名 斎藤康毅／著
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2020.4
ページ数 21,527p
大きさ 21cm
巻書名 フレームワーク編
ISBN 978-4-87311-906-9
一般注記 付:シール(1枚)
分類 00713
一般件名 深層学習
書誌種別 一般和書
内容紹介 ディープラーニングのオリジナルのフレームワーク「DeZero」を、全部で60のステップでゼロから作成。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する。
書誌・年譜・年表 文献:p517〜520
タイトルコード 1002010005504

要旨 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）
著者情報 斎藤 康毅
　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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