つくり ながら 学ぶ Pytorch による 発展 ディープ ラーニング
- つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング | マイナビブックス
- つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング / 小川雄太郎 ＜電子版＞ - 紀伊國屋書店ウェブストア｜オンライン書店｜本、雑誌の通販、電子書籍ストア
自分はバージョン管理が億劫で本書で推奨されている3. 6ではなく3. 8で使っていたら案の定途中でバグが発生してしまったんですが、GitHubのIssueがとても活発でそれに助けられて問題を解決することが出来ました。Issueに質問を投げれば恐らく答えてくれるそうで、こういうところまでしっかりやってくれるのはとてもありがたいなと感じました。 内容はとてもいいのですがやはり途中に出てくるコードで難解な部分がいくつもあります。しかし、内容が面白くしっかりしていたため少し機能を拡張したり他の話題に転用することができました。実践向けの本なので積極的に色んな話題に挑戦してみると、より定着すると思います。例えば自分はGANのトピックを少し改造してポケモン画像の自動生成を行いました。 Reviewed in Japan on October 6, 2019 Verified Purchase 最新のアルゴリズムが、分かりやすく説明されています。サイトだけだと、なかなか理解できなかったものが、頭にす~と入ってきます。 Reviewed in Japan on March 28, 2020 Verified Purchase E検定に合格後、実装スキルアップのために購入しました。 対象:初心者~中級者 ソースコードがGithubからnotebook形式でDLできます。説明も丁寧に書かれているため初心者にも理解しやすく、少し違う実装に応用する際も活用可能です。
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xlargeインスタンス、Deep Learning AMI(Ubuntu)マシンイメージ(OS Ubuntu 16. 04|64ビット、NVIDIA K80 GPU、Python 3. 6. 5、conda 4. 5. 2、PyTorch 1. 0. 1)
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- GitHub - YutaroOgawa/pytorch_advanced: 書籍「つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング」の実装コードを配置したリポジトリです
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商品を選択する フォーマット 価格 備考 書籍 3, 828 円 PDF ※ご購入後、「マイページ」からファイルをダウンロードしてください。 ※ご購入された電子書籍には、購入者情報、および暗号化したコードが埋め込まれております。 ※購入者の個人的な利用目的以外での電子書籍の複製を禁じております。無断で複製・掲載および販売を行った場合、法律により罰せられる可能性もございますので、ご遠慮ください。 電子書籍フォーマットについて SIerの技術本部・開発技術部に所属。ディープラーニングをはじめとした機械学習関連技術の研究開発・技術支援を業務とする。明石工業高等専門学校、東京大学工学部を経て、東京大学大学院、神保・小谷研究室にて脳機能計測および計算論的神経科学の研究に従事し、2016年に博士号(科学)を取得。東京大学特任研究員を経て、2017年4月より現職。本書の他に、「つくりながら学ぶ! 深層強化学習 -PyTorchによる実践プログラミング-」(マイナビ出版、2018年6月)なども執筆。 章立て 第1章 画像分類と転移学習(VGG) 1. 1 学習済みのVGGモデルを使用する方法 1. 2 PyTorchによるディープラーニング実装の流れ 1. 3 転移学習の実装 1. 4 Amazon AWSのクラウドGPUマシンを使用する方法 1. 5 ファインチューニングの実装 第2章 物体検出(SSD) 2. 1 物体検出とは 2. 2 Datasetの実装 2. 3 DataLoaderの実装 2. 4 ネットワークモデルの実装 2. 5 順伝搬関数の実装 2. 6 損失関数の実装 2. 7 学習と検証の実施 2. 8 推論の実施 第3章 セマンティックセグメンテーション(PSPNet) 3. 1 セマンティックセグメンテーションとは 3. 2 DatasetとDataLoaderの実装 3. 3 PSPNetのネットワーク構成と実装 3. 4 Featureモジュールの解説と実装 3. 5 Pyramid Poolingモジュールの解説と実装 3. 6 Decoder、AuxLossモジュールの解説と実装 3. 7 ファインチューニングによる学習と検証の実施 3. 8 セマンティックセグメンテーションの推論 第4章 姿勢推定(OpenPose) 4. 1 姿勢推定とOpenPoseの概要 4.
つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング / 小川雄太郎 ＜電子版＞ - 紀伊國屋書店ウェブストア｜オンライン書店｜本、雑誌の通販、電子書籍ストア
小川雄太郎 マイナビ出版, 2019 - Libraries (Computer program subroutines) - 503 pages 0 Reviews 本書は第1章から順番に様々なタスクに対するディープラーニングモデルの実装に取り組むことで高度かつ応用的な手法が徐々に身につく構成となっています。本書で解説する手法を実装できるようになればその後の研究・開発に役立つことでしょう。
3 OpenPoseのネットワーク構成と実装 4. 4 Feature、Stageモジュールの解説と実装 4. 5 TensorBoardXを使用したネットワークの可視化手法 4. 6 OpenPoseの学習 4. 7 OpenPoseの推論 第4章では姿勢推定としてOpenPoseを実装します。 OpenPoseがいかに人物の各部位を検出し、さらに部位同士を接続しているのか、実装しながらその仕組みを確認します。 OpenPoseの学習は時間がかかり大変なので、学習は雰囲気を確認するに留め、学習済みのパラメータをロードして、推論部分を作成し、実行します。 また本章ではモデルのネットワーク構造の確認手法としてtesorbordXの使用方法を解説します。 第5章 GANによる画像生成(DCGAN、Self-Attention GAN) 5. 1 GANによる画像生成のメカニズムとDCGANの実装 5. 2 DCGANの損失関数、学習、生成の実装 5. 3 Self-Attention GANの概要 5. 4 Self-Attention GANの学習、生成の実装 第5章ではGANによる画像生成を行います。 DCGANとSelf-Attention GANを実装・解説します。 Self-Attentionは自然言語処理のTransformerやBERTのカギになるのですが、理解が難しいので、まずは画像系でSelf-Attentionを実装し、雰囲気をつかむことを目指します。 第6章 GANによる異常検知(AnoGAN、Efficient GAN) 6. 1 GANによる異常画像検知のメカニズム 6. 2 AnoGANの実装と異常検知の実施 6. 3 Efficinet GANの概要 6. 4 Efficinet GANの実装と異常検知の実施 第6章ではGANによる異常画像の検出を実装・解説します。 異常画像の検出タスクでは、十分な量の異常画像を用意することが難しいです。 このような場合に正常画像のみから、GANを応用して異常画像を検出するモデルを作成します。 少しずつ実装しながら、その仕組みを解説し、異常画像検知を行います。 基本であるAnoGANを実装し、その後高速に検出ができるEfficientGANの実装・解説をします。 第7章 自然言語処理による感情分析(Transformer) 7.