TensorFlow&Kerasプログラミング実装ハンドブック チーム・カルポ(著/文) - 秀和システム 【利用不可】
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TensorFlow&Kerasプログラミング実装ハンドブック
- 書店発売日
- 2018年9月21日
- 登録日
- 2018年9月6日
- 最終更新日
- 2018年9月20日
紹介
Python外部ライブラリである、TensorFlowとKerasの利用方法を理解するためのハンドブックサイズの本です。Python言語を理解した人を読者対象として、外部ライブラリの活用方法を学びつつ、リファレンスとしての利用も可能です。本書を第一弾として、Python外部ライブラリで人気のライブラリを解説するハンドブックサイズの書籍をシリーズで提供いたします。
目次
第１章 機械学習ライブラリTensorFlowとKeras
1.1 ディープラーニング
1.2 TensorFlowで何ができる？
第2章 開発環境の用意とPythonの基礎
2.1 Python/TensorFlowで開発するための環境を用意する
2.2 仮想環境の構築とライブラリのインストール
2.3 Jupyter Notebookの使い方
2.4 演算処理
2.5 Pythonが扱うデータの種類
2.6 リスト
2.7 if文とfor文
2.8 関数
2.9 クラス
2.10 NumPyのベクトル
2.11 パーセプトロンによる二値分類
第３章 TensorFlowの概要
3.1 TensorFlowのインストール
3.2 TensorFlowの使い方のキホン
3.3 データフローグラフを実行するいくつかのパターン
3.4 tf.placeholder（プレースホルダー）
第４章 TensorFlowの基本
4.1 tf.summary.FileWriterクラス
4.2 tf.train.GradientDescentOptimizerクラス
4.3 TensorFlowの数学関数
第５章 例題で学ぶTensorFlowの基本
5.1 tf.sigmoid()で2値分類を解く
5.2 tf.nn.softmax()でマルチクラス分類を解く
5.3 GradientDescentOptimizerでバックプロパゲーションを実装
5.4 tf.nn.relu()でニューロンを活性化する
5.5 tf.nn.conv2d、nn.max_pool、tf.nn.dropoutによるCNNの実装
5.6 Momentumオプティマイザー
5.7 Adagradオプティマイザー
5.8 RMSpropオプティマイザー
5.9 Adadeltaオプティマイザー
5.10 Adamオプティマイザー
5.11 Saverクラス
5.12 tf.nn.rnn_cell.LSTMCellクラス
5.13 Kerasライブラリによる自然言語処理
上記内容は本書刊行時のものです。
