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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
4.2
10件のお客様レビュー
＜OPAC＞ https://opac.jp.net/Opac/NZ07RHV2FVFkRq0-73eaBwfieml/XrJj20djkgI_dZ8U1De3wEAVqLc/description.html
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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。
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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
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