表紙 Copyright/商標/正誤表について はじめに 謝辞 第1章 TensorFlowの仕組みと基本事項を押さえる／1.1 はじめに 1.2 TensorFlowの仕組み<Recipe 1> 1.3 テンソルを設定する<Recipe 2> 1.4 プレースホルダと変数を使用する<Recipe 3> 1.5 行列を操作する<Recipe 4> 1.6 演算を設定する<Recipe 5> 1.7 活性化関数を実装する<Recipe 6> 1.8 データソースを操作する<Recipe 7> 1.9 その他のリソース<Recipe 8> 第2章 TensorFlowスタイル―演算/層の追加、損失関数やモデル評価などの実装／2.1 はじめに 2.2 計算グラフでの演算<Recipe 9> 2.3 入れ子の演算を階層化する<Recipe 10> 2.4 複数の層を操作する<Recipe 11> 2.5 損失関数を実装する<Recipe 12> 2.6 バックプロパゲーションを実装する<Recipe 13> 2.7 バッチトレーニングと確率的トレーニングを使用する<Recipe 14> 2.8 分類を行うための要素を組み合わせる<Recipe 15> 2.9 モデルを評価する<Recipe 16> 第3章 線形回帰―逆行列/分解法からロジスティック回帰まで／3.1 はじめに 3.2 逆行列法を使用する<Recipe 17> 3.3 行列分解法を実装する<Recipe 18> 3.4 TensorFlowでの線形回帰の実装パターン<Recipe 19> 3.5 線形回帰の損失関数を理解する<Recipe 20> 3.6 デミング回帰を実装する<Recipe 21> 3.7 LASSOとリッジ回帰を実装する<Recipe 22> 3.8 Elastic Net回帰を実装する<Recipe 23> 3.9 ロジスティック回帰を実装する<Recipe 24> 第4章 サポートベクトルマシン―線形SVMの操作・次元縮約、非線形SVM/多クラスSVMの実装など 4.1 はじめに 4.2 線形SVMを操作する<Recipe 25> 4.3 線形回帰への縮約<Recipe 26> 4.4 TensorFlowでカーネルを操作する<Recipe 27> 4.5 非線形SVMを実装する<Recipe 28> 4.6 多クラスSVMを実装する<Recipe 29> 第5章 最近傍法―編集距離、距離関数の組み合わせ、最近傍法の画像認識など／5.1 はじめに 5.2 最近傍法を使用する<Recipe 30> 5.3 編集距離を計測する<Recipe 31> 5.4 距離関数を組み合わせて計算する<Recipe 32> 5.5 アドレスマッチング処理の例<Recipe 33> 5.6 画像認識に最近傍法を使用する<Recipe 34> 第6章 ニューラルネットワーク―論理ゲート、単層/多層ニューラルネットワークの実装など 6.1 はじめに 6.2 論理ゲートを実装する<Recipe 35> 6.3 論理ゲートと活性化関数を操作する<Recipe 36> 6.4 単層ニューラルネットワークを実装する<Recipe 37> 6.5 さまざまな層を実装する<Recipe 38> 6.6 多層ニューラルネットワークを使用する<Recipe 39> 6.7 線形モデルの予測を改善する<Recipe 40> 6.8 三目並べを学習する<Recipe 41> 第7章 自然言語処理―BoW/TF-IDF/スキップグラム/CBOWなど 7.1 はじめに 7.2 BoWモデルを操作する<Recipe 42> 7.3 TF-IDFの手法を実装する<Recipe 43> 7.4 スキップグラムモデルを操作する<Recipe 44> 7.5 CBOWモデルを操作する<Recipe 45> 7.6 Word2vecを使って予測を行う<Recipe 46> 7.7 感情分析にDoc2vecを使用する<Recipe 47> 第8章 畳み込みニューラルネットワーク―単純なCNN/高度なCNN/モデルの再トレーニングなど／8.1 はじめに 8.2 単純なCNNを実装する<Recipe 48> 8.3 高度なCNNを実装する<Recipe 49> 8.4 既存のCNNモデルを再びトレーニングする<Recipe 50> 8.5 Stylenetを適用する<Recipe 51> 8.6 DeepDreamを実装する<Recipe 52> 第9章 リカレントニューラルネットワーク―LSTM/Sequence-to-Sequence/Siamese Similarity法／9.1 はじめに 9.2 スパムの確率を予測するためにRNNを実装する<Recipe 53> 9.3 LSTMモデルを実装する<Recipe 54> 9.4 複数のLSTM層を積み重ねる<Recipe 55> 9.5 Sequence-to-Sequenceモデルを作成する<Recipe 56> ほか