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ゼロから作るDeep Learning 3 フレームワーク編
斎藤康毅

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  • 発行形態:
  • 紙書籍 (単行本)

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商品説明

内容紹介(出版社より)

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、この小さなーーそれでいて十分にパワフルなーーフレームワークを、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。
キャッチフレーズはーー作るからこそ、見えるモノ。

内容紹介(「BOOK」データベースより)

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、この小さなーそれでいて十分にパワフルなーフレームワークを、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(「BOOK」データベースより)

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(「BOOK」データベースより)

斎藤康毅(サイトウコウキ)
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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