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Chainerによる実践深層学習（ディープラーニング）

著：新納　浩幸

紙版

出版社サイト。ためし読み電子版。

内容紹介

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!!
　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。既存にない複雑なネットワークのプログラムを作る際の参考となるものです。

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