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TensorFlowはじめました２ 機械学習で超解像─Super Resolution
1,100円
(1,000円+税)
Googleの機械学習で超解像を実現！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。
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内容紹介
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。
書誌情報
- 著者: 有山 圭二
- 発行日: 2017-06-02 (紙書籍版発行日: 2017-06-02)
- 最終更新日: 2017-06-02
- バージョン: 1.0.0
- ページ数: 82ページ(PDF版換算)
- 対応フォーマット: PDF, EPUB
- 出版社: インプレス NextPublishing
対象読者
著者について
有山 圭二
有限会社シーリス代表。Androidアプリケーションの受託開発や、Androidに関するコンサルティング業務の傍ら、技術系月刊誌への記事執筆。最近は趣味で機械学習（ディープラーニング）を取り組んでいる。著書として「Android Studioではじめる 簡単Androidアプリ開発（技術評論社刊）」「TensorFlowはじめました（インプレスR&D刊）」など。
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