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【図書】 なっとく！ディープラーニング

最小のコードで学習する深層学習のすべて --
Ａｎｄｒｅｗ　Ｗ．Ｔｒａｓｋ ／著, クイープ ／監訳   -- 翔泳社 -- ２０２０．３ -- ２３ｃｍ -- ３１７ｐ

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タイトル なっとく！ディープラーニング
副書名 最小のコードで学習する深層学習のすべて
著者名等 Ａｎｄｒｅｗ　Ｗ．Ｔｒａｓｋ ／著, クイープ ／監訳  
出版 翔泳社 ２０２０．３
大きさ等 ２３ｃｍ ３１７ｐ
分類 007.13
件名 深層学習
注記 原タイトル：Ｇｒｏｋｋｉｎｇ　Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ
注記 索引あり
著者紹介 【Ａｎｄｒｅｗ　Ｗ．Ｔｒａｓｋ】Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｒｅａｓｏｎｉｎｇの機械学習研究所の創設メンバー。Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｒｅａｓｏｎｉｎｇでは、自然言語処理、画像認識、音声文字起こしに対するディープラーニング手法の研究を行っている。（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）
内容紹介 業種を問わず、すべての局面において自動化が強烈に推進されている昨今、機械学習／深層学習（ディープラーニング）の重要性は増すばかり。「機械が学習する」というテーマのもと、その根幹を成す「ディープラーニング」という手法を平易に解説する。
要旨 本書は、ディープラーニングの基礎を理解し、主要なディープラーニングフレームワークを使いこなせるようになることを目的として書かれています。最初にニューラルネットワークの基礎に重点的に取り組んだ後、高度な層やアーキテクチャを詳しく見ていきます。
目次 ディープラーニング入門―ディープラーニングを学ぶのはなぜか；基本概念―機械はどのように学習するか；ニューラル予測―順伝播；ニューラル学習―勾配降下法；一度に複数の重みを学習する―勾配降下法を汎化させる；初めてのディープニューラルネットワークの構築―誤差逆伝播法；ニューラルネットワークの描き方―頭の中で、そして紙の上で；シグナルを学習し、ノイズを取り除く―正則化とバッチ；確率と非線形性のモデル化―活性化関数；エッジとコーナーに関するニューラル学習―畳み込みニューラルネットワーク；言語を理解するニューラルネットワーク―ｋｉｎｇ‐ｍａｎ＋ｗｏｍａｎは何か；シェイクスピアのような文章を書くニューラルネットワーク―可変長データのためのリカレント層；自動最適化―ディープラーニングフレームワークを構築しよう；シェイクスピアのような文章を書くための学習―ＬＳＴＭ；未知のデータでのディープラーニング―フェデレーションラーニング；次のステップ―クイックガイド
ISBN(13)、ISBN 978-4-7981-5501-2　　 4-7981-5501-2
書誌番号 1113769354
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1113769354

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所蔵館 所蔵場所 別置 請求記号 資料区分 状態 取扱 資料コード
神奈川 公開 Map 情報科学 007.1 一般書 利用可 - 2066166620 iLisvirtual
保土ケ谷 公開 Map 情報科学 007.1 一般書 利用可 - 2066123890 iLisvirtual

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