Pythonディープラーニングシステム実装法ーKerasによる画像・一般データ分類システムの構築ー

発売日 : 2020年10月25日

著者／編集 : 宮田 章裕

出版社 : 科学情報出版

発行形態 : 単行本

ＫｅｒａｓはＴｅｎｓｏｒｆｌｏｗ統合後の２．４系以降のものをサポート！汎用的な問題を題材とし、入力から出力までのシステム全体をメンテナンス性の高いコードで説明！

【目次】
第1部:画像分類システムの構築
1Deep Learningによる画像分類の基礎
1.1本章の概要
1.2データセット
1.3画像分類ニューラルネットワークの設計
1.4画像分類ニューラルネットワークの実装
1.5ハードコーディングからの脱却
1.6ネットワーク構造の可視化
1.7訓練状況の可視化
1.8本章のまとめ
2Deep Learningによる画像分類の応用
2.1本章の概要
2.2データセット
2.3画像分類ニューラルネットワークの設計
2.4画像分類ニューラルネットワークの実装
2.5過学習を抑制する手段
2.6データ拡張
2.7ドロップアウト
2.8バッチ正規化
2.9早期終了
2.10学習率の動的削減
2.11訓練済みネットワークの利用
2.12転移学習
2.13ファインチューニング
2.14本章のまとめ
3Deep Learningによる画像分類の実践
3.1本章の概要
3.2データセット
3.3バッチ処理アプリケーション
3.4インタラクティブアプリケーション
3.5本章のまとめ

第2部:一般データ分類システムの構築
4Deep Learningによる一般データ分類システムの基礎
4.1本章の概要
4.2データセット
4.3一般データ分類ニューラルネットワークの設計
4.4一般データ分類ニューラルネットワークの実装
4.5早期終了・学習率の動的削減
4.6本章のまとめ
5Deep Learningによる一般データ分類の応用
5.1本章の概要
5.2データセット
5.3一般データ分類ニューラルネットワークの設計
5.4一般データ分類ニューラルネットワークの実装
5.5Denoising autoencoderによる事前学習
5.6多入力ニューラルネットワーク
5.7ハイパーパラメータの最適化
5.8本章のまとめ
6Deep Learningによる一般データ分類の実践
6.1本章の概要
6.2データセット
6.3処理の概要
6.4データのフォーマット変換
6.5データのノイズ除去
6.6データの正規化
6.7データの可視化
6.8エンコーダ・推定器の構築
6.9推定の実行
6.10本章のまとめ

宮田 章裕

宮田, 章裕