Deep LearningのフレームワークであるChainerを使って、複雑なニューラルネットの実装方法を解説!!

新納　浩幸／著

ISBN：978-4-274-21934-4
定価（本体2,400円＋税）
A5判／192頁

Chainerは2015年にPreferred InfrastructureがPythonのライブラリとして開発・公開したフレームワークです。

本書は、Pythonの拡張モジュールであるNumPyの使い方やニューラルネットの基本をおさらいした後に、Chainerの基本的な使い方を示します。次にAutoEncoderを題材にして、それを確認し、最後に、自然言語処理でよく使われるword2vecと RNN(Recurrent Neural Network) を解説し、それらシステムを Chainerで実装します。

Chainerの特徴は、「複雑なネットワークに対するプログラムを簡単に作ることができる」ことにあります。本書は、Chainerによる複雑なニューラルネットの実装方法を解説することであり、自力で実装できるようになることを目標にしています。こうしたプログラムを作る際の一助となる一冊と言えましょう。

本書で用いられるサンプルコードは、オーム社ホームページよりダウンロード可能です

ぜひ書店にて、お手にとってください。

●主要目次●

第0章　Chainerとは

第1章　NuｍPyで最低限知っておくこと

第2章　ニューラルネットのおさらい

第3章　Chainerの使い方

第4章　Chainerの利用例

第5章　Denoising AutoEncoder

第6章　word2vec

第7章　Recurrent Neural Networks

（状態をもったニューラルネット）

第8章　翻訳モデル

第9章　Caffeのモデルの利用

第10章 GPUの利用

参考文献

付録　ソースプログラム

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定価（本体2,700円＋税）
A5判／192頁

＜楫野＞