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ＪＡＸ　Ｆｌａｘで学ぶディープラーニングの仕組み 利用可

中井　悦司／著 -- マイナビ出版 -- 2023.2 -- 007.1

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所蔵館 所蔵場所 請求記号 資料コード 資料区分 帯出区分 状態
鳥取県立 一般 007.1/ﾅｶｲ/一般 121807980 一般 利用可

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タイトル ＪＡＸ　Ｆｌａｘで学ぶディープラーニングの仕組み
書名ヨミ ジャックス　フラックス　デ　マナブ　ディープ　ラーニング　ノ　シクミ
副書名 新しいライブラリーと畳み込みニューラルネットワークを徹底理解
シリーズ名 Ｃｏｍｐａｓｓ　Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅ
著者名 中井　悦司 ／著  
著者ヨミ ナカイ，エツジ  
出版者 マイナビ出版  
出版年 2023.2
ページ数等 ３５１ｐ
大きさ ２４ｃｍ
一般件名 深層学習 , プログラミング（コンピュータ）  
ISBN 4-8399-8232-5
ISBN13桁 978-4-8399-8232-4
定価 ２８９０円
問合わせ番号（書誌番号） 1120528740
NDC8版 007.1
NDC9版 007.13
NDC10版 007.13
著者紹介 １９７１年大阪生まれ。Ｌｉｎｕｘディストリビューターのエバンジェリストなどを経て、現在は、米系ＩＴ企業のＳｏｌｕｔｉｏｎｓ　Ａｒｃｈｉｔｅｃｔとして活動。主な著書は、『技術者のための確率統計学』（翔泳社）など。（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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内容一覧

タイトル 著者名 ページ
ＪＡＸ／Ｆｌａｘ／Ｏｐｔａｘ入門（最小二乗法で学ぶ機械学習の基類；ＪＡＸ／Ｆｌａｘ／Ｏｐｔａｘの基本的な使い方　ほか）
２　分散アルゴリズムの基礎（ロジスティック回帰による二項分類器；ソフトマックス関数と多項分類器　ほか）
３　ニューラルネットワークを用いた分類処理（単層ニューラルネットワークの構造；単層ニューラルネットワークによる手書き文字の分類　ほか）
４　畳み込みフィルターによる画像の特徴抽出（畳み込みフィルターの機能；畳み込みフィルターを用いた画像の分類　ほか）
５　畳み込みフィルターの多層化による性能向上（畳み込みニューラルネットワークの完成；学習済みフィルターの解釈　ほか）

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