【試し読み】ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編
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【試し読み】本書の最初の「10ステップ」を無料で公開しています。 https://www.amazon.co.jp/dp/4873119065 https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119069 大ヒットを続ける人気シリーズの第3弾。今回は「DeZero」というディープラーニングのフレームワークをゼロから作ります。DeZeroは本書オリジナルのフレームワークです。最小限のコードで、フレームワークのモダンな機能を実現します。 本書では、この小さな――それでいて十分にパワフルな――フレームワークを、全部で60のステップで完成させます。それによって、PyTorch、TensorFlow、Chainerなどの現代のフレームワークに通じる知識を深めます。 キャッチフレーズは――作るからこそ、見えるモノ。
Chapters
まえがき
第1ステージ 微分を自動で求める
ステップ1 箱としての変数
ステップ2 変数を生み出す関数
ステップ3 関数の連結
ステップ4 数値微分
ステップ5 バックプロパゲーションの理論
ステップ6 手作業によるバックプロパゲーション
ステップ7 バックプロパゲーションの自動化
ステップ8 再帰からループへ
ステップ9 関数をより便利に
ステップ10 テストを行う
コラム:自動微分
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