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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
8件のお客様レビュー
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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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。
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フレームワークを作る体験をすることによって、データセットに依存しないディープラーニング共通の概念について知れる本。 前作、前々作の続きで読むと、今までの自分の理解をふりかえりつつ、改めてディープラーニングについて理解を深められた。 また、意外とPython自体の勉強にもなった。...
フレームワークを作る体験をすることによって、データセットに依存しないディープラーニング共通の概念について知れる本。 前作、前々作の続きで読むと、今までの自分の理解をふりかえりつつ、改めてディープラーニングについて理解を深められた。 また、意外とPython自体の勉強にもなった。Pythonが用意している特殊メソッド（__setattr__, __dict__などなど自分が知らなかったものが多くあった）を活用してフレームワークを自作していく体験はおもしろかった。
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