2020年の技術書典8で頒布する予定だった（コロナウイルスにより中止）『モザイク除去から学ぶ 最先端のディープラーニング』の質問用のリポジトリです
issueに投げていただいた質問を、著者のこしあんさん（@koshian2）が気まぐれで回答します。他の方が回答していていただいても構いません。本に関係ないことはスルーする場合があります。日本語で書ける方は日本語で書いてください（英語だと読むのが面倒くさいので）。
以下、ブログ記事についてのまとめページになります。
本の詳細：https://qiita.com/koshian2/items/aefbe4b26a7a235b5a5e
- p.33 「ディープラーニング入門 Q9解答」
- 誤：
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_train, y_train), epochs=10) - 正：
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10)
- 誤：
- p.34 「画像処理の畳み込みから畳み込みニューラルネットワークへ Q13解答」
- 誤：
outputs = tf.nn.conv2d(float_img, contour_kernel, 1, padding="SAME")outputs += 1.0 - 正：
outputs = tf.nn.conv2d(float_img, contour_kernel, 1, padding="SAME")(改行)outputs += 1.0
- 誤：
- p.38 typo 誤：「画像の縮小や縮小において」 正：「画像の拡大や縮小において」
- p.40 typo 誤：「したｇって」 正：「したがって」
- p.57 7行目付近 誤：「ラプラシアンピラミッドとは擬似コードで書くと次のようになる。」 正：「ガウシアンピラミッドとは擬似コードで書くと次のようになる。」
- p.58 3行目付近 誤「ラプラシアンピラミッドは「ガウシアンぼかし＋ダウンサンプリング」だった。」 正：「ガウシアンピラミッドは「ガウシアンぼかし＋ダウンサンプリング」だった。」。issue感謝
- p.93 右上の数式の場合分け 誤：(sum(M) > 1) 正：(sum(M) ≧ 1)
- p.103 モザイク領域の切り捨てが 誤：怒らない 正：起こらない
Boothでは物理版（紙の本）＋電子版、電子版の2種類を用意しております。物理版の配送に時間がかかることがありますが、電子版はおまけファイルよりすぐ読むことができます。
https://koshian2.booth.pm/items/1835219
- 物理版＋電子版：2500円、送料別途400円～
- 電子版：1800円
正式な領収書が必要な方はとら、メロンなどの委託書店をご利用ください。
とらのあな、メロンブックス等で販売しています。ダッシュボードサイトを作りましたので、こちらをご確認ください。
じゅ～しぃ～すくりぷとのダッシュボードサイト https://shikoan.com/
宛名変更可能な領収書はとらのあなをご利用ください。メロンブックスでも領収書は発行できます。Boothでの領収書発行の個別対応は行っていません。
委託店舗の領収書についてご不明な点があれば、恐れ入りますが各店舗に問い合わせていただきますようお願いいたします。
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無料公開分の演習問題です。ご自由にチャレンジください。無料公開分以外のURLの共有などはご遠慮ください。解答は試し読みPDFにあります。
- Colaboratory・Pythonチュートリアル（初心者向け） https://colab.research.google.com/drive/1wenkuZYMdOnTo-cis0qmvN4MgfTvTxm6
- 演習問題１：ディープラーニング入門 https://colab.research.google.com/drive/1lFEAvFrXUuRY_yeXC7AK2LlC3pPZ2tYv
- 演習問題２：画像処理の畳み込みから畳み込みニューラルネットワークへ https://colab.research.google.com/drive/1vq5fvJvQlRq7ehsi8UJV8RKpYE4TiTf3
- 演習問題３：畳み込みニューラルネットワーク https://colab.research.google.com/drive/1QImzsStP7Ba3Yfb6GAYZaEhkmByXEg06
- 演習問題（オプション）：Colab TPUによるCNNの訓練 https://colab.research.google.com/drive/1D9jqqY-zEm7Wzns_7OAr73UATnsVK-T4