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ゼロから作るDeep Learning(3) フレームワーク編
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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(著者)

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ゼロから作るDeep Learning(3) フレームワーク編

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商品詳細

内容紹介
販売会社/発売会社 オライリー・ジャパン
発売年月日 2020/04/20
JAN 9784873119069

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ゼロから作るDeep Learning(3)

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商品レビュー

4.1

9件のお客様レビュー

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2024/11/21

ニューラルネットワークがなぜ複雑なのかが理解できる。実際はtensorflowやpytorchなどのフレームワークを使う場合がほとんどだろうが、こうして中身を知るのも面白い。

Posted by ブクログ

2023/12/26

ディープラーニングのフレームワークであるPytorch TensorFlow・・・がどのような仕組みで動いているのかを理解する本。 フレームワークを用いると、わずか数十行のコーディングで高度なモデルを実装できるが、あえて実際にPythonコードを作ってフレームワークを自作し、理解...

ディープラーニングのフレームワークであるPytorch TensorFlow・・・がどのような仕組みで動いているのかを理解する本。 フレームワークを用いると、わずか数十行のコーディングで高度なモデルを実装できるが、あえて実際にPythonコードを作ってフレームワークを自作し、理解を進めていく。 フレームワークを使えない組み込み製品の設計に有効。 P209 ニュートン法を用いた最適化 P361 ソフトマックス関数と交差エントロピー誤差 P395 MNISTの学習

Posted by ブクログ

2023/09/30

ニューラルネットワークのフレームワークを自作するという他にはあまりない意欲作であり,既存のフレームワークを読み解く手助けにもなる。

Posted by ブクログ

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