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出版社名:オライリー・ジャパン
出版年月:2020年4月
ISBN:978-4-87311-906-9
527P 21cm
ゼロから作るDeep Learning 3/フレームワーク編
斎藤康毅/著
組合員価格 税込 3,960
(通常価格 税込 4,400円)
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超人気シリーズの第3弾―令和の時代の新ドラゴンブック!大ヒットを続ける超人気シリーズの第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。キャッチフレーズは―作るからこそ、見えるモノ。
超人気シリーズの第3弾―令和の時代の新ドラゴンブック!大ヒットを続ける超人気シリーズの第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。キャッチフレーズは―作るからこそ、見えるモノ。
内容紹介・もくじなど
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。
もくじ情報: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…(続く
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。
もくじ情報: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)
著者プロフィール
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)
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)