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商品説明
TensorFlowの機能を組み合わせて実践的な深層学習モデルを構築しよう!ニューラルネットワークの基礎、CNNやRNNはもちろん、転移学習を用いたキャプション生成までを1冊に凝縮。データ整形からモデル構築までをステップ・バイ・ステップで解説。
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収録内容
| 1 | 第1章 ニューラルネットワークと深層学習(機械学習 |
| 2 | 教師あり学習・教師なし学習 ほか) |
| 3 | 第2章 TensorFlow入門―計算グラフと手書き数字認識(TensorFlowとは? |
| 4 | 計算グラフとDefine and Run ほか) |
| 5 | 第3章 TensorFlowをもう少し入門―TensorBoard、CNN、モデルの保存(可視化ツールTensorBoard |
| 6 | TensorBoardの見方 ほか) |
| 7 | 第4章 TensorFlowでRNN―時系列情報および自然言語の扱い(Recurrent Neural Network |
| 8 | TensorFlowにおけるRNN実装 ほか) |
| 9 | 第5章 TensorFlowでニューラルイメージキャプショニング(画像キャプショニング |
| 10 | 画像キャプショニングのためのデータセット ほか) |
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