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所蔵数 1 在庫数 0 予約数 0

書誌情報サマリ

書名

ゼロから作るDeep Learning 2

著者名 斎藤 康毅/著
著者名ヨミ サイトウ コウキ
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2018.7


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2018
007.13 007.13
深層学習

書誌詳細

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タイトルコード 1009951754389
書誌種別 和図書(一般)
著者名 斎藤 康毅/著
著者名ヨミ サイトウ コウキ
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2018.7
ページ数 17,412p
大きさ 21cm
ISBN 4-87311-836-9
分類記号 007.13
分類記号 007.13
書名 ゼロから作るDeep Learning 2
書名ヨミ ゼロ カラ ツクル ディープ ラーニング
内容紹介 自然言語処理や時系列データ処理に使われるディープラーニングの技術を学べるテキスト。やさしい言葉で解説するとともに、実際に作ることで理解を確かにできるよう、Pythonのソースコードも掲載する。
著者紹介 1984年長崎県生まれ。東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。人工知能に関する研究開発に従事。
自然言語処理編

(他の紹介)内容紹介 コンピュータの専門書として異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑む。word2vecやRNN(リカレントニューラルネットワーク)、LSTMやGRU、seq2seqやAttention…ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスター。
(他の紹介)目次 1章 ニューラルネットワークの復習
2章 自然言語と単語の分散表現
3章 word2vec
4章 word2vecの高速化
5章 リカレントニューラルネットワーク(RNN)
6章 ゲート付きRNN
7章 RNNによる文章生成
8章 Attention
付録A sigmoid関数とtanh関数の微分
付録B WordNetを動かす
付録C GRU
(他の紹介)著者紹介 斎藤 康毅
 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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