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裁断済）イラストで学ぶ ディープラーニング 改訂第2版 (KS情報科学専門書)
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本人確認済
商品説明
裁断されているので「全体的に状態が悪い」にしていますが、きれいに裁断してあり状態は良いです。
内容は以下の通りですが、第1版に抑えておくべき最新のテーマが追加され相当よいです。初心者はもちろん、初心者に教える方にもおすすめです。
---------------------------------------------------
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、CycleGAN
DQN、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
内容は以下の通りですが、第1版に抑えておくべき最新のテーマが追加され相当よいです。初心者はもちろん、初心者に教える方にもおすすめです。
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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、CycleGAN
DQN、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
7年弱前
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商品説明
裁断されているので「全体的に状態が悪い」にしていますが、きれいに裁断してあり状態は良いです。
内容は以下の通りですが、第1版に抑えておくべき最新のテーマが追加され相当よいです。初心者はもちろん、初心者に教える方にもおすすめです。
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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、CycleGAN
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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
内容は以下の通りですが、第1版に抑えておくべき最新のテーマが追加され相当よいです。初心者はもちろん、初心者に教える方にもおすすめです。
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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、CycleGAN
DQN、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
7年弱前
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コメント
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承知致しました。
ありがとうございます。
1400円でよろしくお願い致します。
1400円でどうでしょうか？
はじめまして。
こちら1200円にお値下げ可能でしょうか？