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。

人気シリーズの第4弾。今回のテーマは強化学習です。実際のコードを提示し動かしながら学ぶという本シリーズのスタイルを踏襲し、外部ライブラリに頼らず、強化学習を支える基本的な技術やアイデアをゼロから実装しながら学びます。 本書では読者が強化学習独特の理論を確実にマスターできるように、強化学習という難解なテーマの構成要素の一つひとつを「理論」と「実践」の双方から丁寧に解説します。数式だけで説明する理論書とは異なり、読者はコードを通してハッとする気づきを数多く得られるでしょう。

人気シリーズの第5弾。生成モデルの今を実装する！ 人気シリーズの第5弾。今回のテーマは「生成モデル」です。本書では「正規分布」から「拡散モデル」に至るまでの技術を繋がりのあるストーリーとして展開します。読者は小さな学びを積み重ねながら、ステップバイステップで実装し、最終的には「Stable Diffusion」のような画像生成AIを完成させます。技術の面白さは細部にあります——ゼロから作る、数式に挑む。

内容紹介 コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。 第2弾の本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。 word2vecやRNN(リカレントニューラルネットワーク)、LSTMやGRU、seq2seqやAttention……ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスターできます。 前作同様、やさしい言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側をじっくり説明し、実際に作ることで理解を深めます。 最後までコンセプトは変わらない。ゼロから作る!

ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。

あんな姿を見た日から、頭の中があいつに支配されている 有名私立高校に進学し、成績優秀、美人の彼女持ちで誰もが羨む存在の槇野。 槇野の幼なじみで同じ学校に入学したものの派手な見た目のせいで浮いた存在の丹羽。 仲の良い友達だった2人の関係は、槇野が丹羽の自慰を見てしまったことで一変する。 丹羽のことが頭から離れず、彼女を避けるようになった槇野に、お前の彼女と浮気をしたと丹羽が懺悔してくる。泣きながら謝る丹羽を見た槇野は自分を抑えきれず、押し倒してしまい――!?

訳者あとがき 本書はPaul Rabinow : Reflections on Fieldwork in Morocco, University of California Press,1977の全訳である。原著の内容と性格を考えて、編集部と相談の上、訳書名を『異文化の理解ーモロッコのフィールドワークからー』とした。 ポール・M・ラビノーについて簡単な紹介をしておこう。彼は一九四四年六月二一日生まれのアメリカ人である。一九六五年にシカゴ大学を卒業後、パリに行き高等学術研究所第六セクションで学んでいる。一九六七年にMA、一九七○年にPh.Dを、いずれもシカゴ大学で取得している。ニューヨーク市立大学リッチモンドの助教授を経たのち、一九七八年からカリフォルニア大学バークレー校の人類学準教授の地位にある。 翻訳に際して彼が送ってくれた履歴書によって、この間に...(展开全部)

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