によって 山下 隆義

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内容紹介 おお!もう第2版! 深層学習ベストセラーがさらにパワーアップ。リカレントニューラルネットワーク、GAN、深層強化学習の「章」が新たに加わり、ツールの最新事情も反映された。50ページ以上増強されたお得な一冊!いまの姿を的確に、時代を見据えた、きちんとした大改訂。ResNet、SENet、Faster R-CNN、YOLO、GAN、DCGAN、CGAN、CycleGANDQN、Actor-Critic、A3C、Caffe、Chainer、TensorFlow、Keras、PyTorch・リカレントニューラルネットワーク、GAN、深層強化学習の「章」が新たに加わった。・物体検出、セグメンテーション、可視化への活用も充実し、フレームワークの最新事情も反映。・50ページ以上増強されたお得な一冊!主な内容1章 序論2章 ニューラルネットワーク3章 畳み込みニューラルネットワーク4章 汎化性能を向上させる方法5章 畳み込みニューラルネットワークの活用6章 リカレントニューラルネットワーク7章 オートエンコーダ8章 敵対的生成ネットワーク9章 深層強化学習10章 ディープラーニングのフレームワーク 著者について 山下 隆義中部大学工学部情報工学科 准教授 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 山下/隆義 1978年神戸生まれ。1998年神戸市立工業高等専門学校電気工学科卒業。2002年奈良先端科学技術大学院大学博士前期課程修了。同年オムロン株式会社に入社。主に、画像から人の顔を瞬時に検出するソフトウェアの研究・開発に従事。会社勤務の傍ら、2011年中部大学大学院工学研究科博士後期課程修了。博士(工学)。現在、中部大学工学部情報工学科准教授。人の理解に向けた動画像処理、パターン認識・機械学習の研究に従事している。SSII高木賞、IEICE情報・システムソサイエティ論文賞、IEICE PRMU研究会研究奨励賞などを受賞。ディープラーニングのセミナー講師をSSIIやMIRUなどで数多く務めている(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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