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有山 圭二
頁数:82ページ

◆内容概略


本書はGoogleが公開している機械学習ライブラリ「TensorFlow(テンソルフロー)」を初めて使う読者のためのチュートリアルガイドです。シリーズ2冊目となる本書では、低解像度の画像を機械学習をつかって高解像度に変換する「超解像」をテーマに、機械学習に初めて触れるエンジニアのためのTensorFlowの基礎、実際に画像を使った機械学習に取り組むための初歩的な知識を掲載しています。

【目次】
TensorFlowの基礎
 TensorFlowとは
 データフローグラフ
 Tensor(テンソル)
 変数とプレースホルダー
 演算子のオーバーロード
 ブロードキャスティング
CNNで超解像
 超解像とは
 モデルの定義
 学習
 画像処理
 評価
超解像奮闘記
 畳み込み層とパディング
 画像の読み込み処理
 活性化関数
さまざまなモデル
 モデル(9-5-5)
 画質の指標(PSNR, SSIM)
 Batch Normalizationの導入

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