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【図書】 Ｋｅｒａｓによるディープラーニング

実践テクニック＆チューニング技法 --
青野雅樹 ／著   -- 森北出版 -- ２０１９．１０ -- ２２ｃｍ -- ２１２ｐ

資料詳細

タイトル Ｋｅｒａｓによるディープラーニング
副書名 実践テクニック＆チューニング技法
著者名等 青野雅樹 ／著  
出版 森北出版 ２０１９．１０
大きさ等 ２２ｃｍ ２１２ｐ
分類 007.13
件名 深層学習 , プログラミング（コンピュータ）
注記 文献あり　索引あり
著者紹介 １９８４年　東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻修士課程修了。１９８４年　日本アイ・ビー・エム（株）入社。１９９４年　米国ニューヨーク州レンセラー工科大学コンピューターサイエンス学科Ｐｈ．Ｄ．取得。２００３年　豊橋技術科学大学情報工学系教授。２０１０年　同大学大学院研究科情報・知能工学系教授。現在に至る。（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）
要旨 ファインチューニングやデータオーグメンテーションをはじめとする「ディープラーニングの精度を上げるために必須の技法」と、ネットワークの保存方法など「実践するうえで知っておくと役立つテクニック」を惜しみなく紹介。ディープラーニングを機械学習と組み合わせる方法や、多入力・多出力の複雑なニューラルネットワークを構築する方法など、高度なチューニングのためのユニークな技法も多数収録。
目次 第１章　速習ディープラーニング（ニューラルネットワークの種類；ディープラーニングの学習手順）；第２章　Ｋｅｒａｓによるディープラーニング（Ｋｅｒａｓとは？；Ｋｅｒａｓのモデル；層のカスタマイズ）；第３章　実践編１：フレームワークを動かしてみる（手書き文字画像の分類；カラー画像の分類；Ｔｗｉｔｔｅｒデータの感情解析）；第４章　実践編２：一歩進んだディープラーニングの技法（訓練済みニューラルネットワークを用いる：植物画像の分類；ファインチューニング：ＣＩＦＡＲ１０画像の分類；データオーグメンテーション：ＣＩＦＡＲ１００画像の分類；マルチラベル問題：ロイターニュース記事のトピック分類）；第５章　実践編３：さらに進んだフレームワークの使い方（３Ｄ形状データの分類と検索；多出力のニューラルネットワークを用いる：映画の興行収入の分類・回帰；機械学習とディープラーニングを組合わせる：植物画像の分類；時系列データの予測）；付録
ISBN(13)、ISBN 978-4-627-85481-9　　 4-627-85481-1
書誌番号 1113733496
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1113733496

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中央 ４階自然科学 Map 情報科学 007.1 一般書 利用可 - 2065416428 iLisvirtual

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