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TensorFlowではじめるDeepLearning実践入門 サンプルコード

このプログラムはインプレスが発行する書籍「TensorFlowではじめるDeepLearning実践入門」におけるサンプルコードです。

構成

本プログラムのフォルダ構成は以下のようになっています。

フォルダ名 説明
graph 計算グラフの解説用ソースコード類。
nn 全結合ニューラルネットワークによる手書き数字認識のソースコード類。
board TensorBoardの解説用ソースコード類。
conv 畳み込みニューラルネットワークによる手書き数字認識のソースコード類。
save_model モデル保存の解説用ソースコード類。
s_mnist RNNによる手書き数字認識のソースコード類。
word2vec word2vecの解説用ソースコード類。
tfrecord TFRecordの読み書きの解説用ソースコード類。
nic イメージキャプショニング用のソースコード類。

必要環境

書籍に記載済み。後ほどrequirement.txtを作成予定。

ライセンス

このプログラムはMITライセンスです。

正誤表

  • 124ページ中段数式 (誤)z * -log(x) + (1-z) * -log(1-x') -> (正) z * -log(x) + (1-z) * -log(1-x)
  • 78ページリスト3.14コメント (誤)10階ごとに精度を検証 -> (正) 100ステップごとに精度を検証

お問い合わせ

書籍の内容に関するお問い合わせは出版社のお問い合わせフォームからお願いします、なおお答えできるのは本書に記載の内容に関することに限ります。 https://book.impress.co.jp/books/1117101113

About

『TensorFlowではじめる DeepLearning実装入門(impress top gear)』のサンプルプログラムです。

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