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【 2Buy Get 2 Freeプロモーション！】IR-Live Convolution Reverb (オンライン納品専用) ※代金引換はご利用頂けません。 WAVES DTM プラグインソフト池部楽器パワーレック鍵盤堂	楽器種別：新品DAW／DTMソフト/WAVES 商品一覧＞＞DAW／DTMソフト/WAVES/コード販売商品一覧＞＞DAW／DTMソフト【〜10，000円】商品一覧＞＞楽器・機材好きが集まる! イケベの鍵盤＆DTM・REC専門店です！【 2Buy Get 2 Freeプロモーション！】IR-Live Convolution Reverb (オンライン納品専用) ※代金引換はご利用頂けません。 WAVES DTM プラグインソフト商品説明■オンライン納品製品に関する注意事項※こちらの製品は全てオンライン納品専用となっています。・製品シリアルナンバー及びダウンロード手順説明PDFは当店よりEメールにてお知らせ致します。・プラグイン本体及びマニュアルはメーカーサイトよりダウンロードして頂く必要があります。・シリアルナンバーは、オンラインで納品され、品物はご自宅に配送されません。・オンライン納品製品という性質上、一切の返品・返金はお受け付け致しかねます。・支払方法は代金引換決済はご利用頂けません。・メーカーサイトのメンテナンス時など、シリアル発行まで数日かかる場合がございます。平常時はご決済完了後、1〜3日以内に発行させていただきます。以上、予めご了承の上ご注文下さい。-----※最新の動作環境はメーカーサイトにてご確認の上、お求めください。★FOHエンジニアのリクエストを反映し、リアルタイムの操作性に優れたSR/ライブサウンドのためのコンボリューション・リバーブWaves IR-Liveは、ライブ・サウンド・エンジニアのために開発されたインパルス・レスポンス・ベースのコンボリューション・リバーブです。低レーテンシー、リアルタイム・パフォーマンスによりライヴ・ユースに最適であると同時に、その高品位なリバーブはスタジオ・ユースにも最適です。IR-Liveはライブでの使用を考慮して、重要なコントロールに容易にアクセス可能なインターフェースを採用しています。加えて、業界をリードする卓越したFOHエンジニアの経験をもとに開発された、ライブ・サウンドのミキシングで必要とされるリバーブ・サウンドのプリセットが搭載されています。Waves IR1インパルス・レスポンス・ライブラリに対応しているため、世界中の素晴らしい空間や、ハードウエアのリバーブ特性を読み込んで利用することができます。しかも、そのパフォーマンスはリアルタイム、そして非常に低いレイテンシーを実現しています。●特徴・ライブ・サウンド用コンボリューション・リバーブ・ライブ・サウンドに最適化したインパルス・レスポンス・低レーテンシー、リアルタイム・パフォーマンス●コントロール・PRE DELAY：ダイレクト音とリバーブ音の時差であるプリ・ディレイを調整します。・REV TIME：インパルス・レスポンスのリバーブ・タイムの長さを調整します。・MIX：入力信号とリバーブ（エフェクト）信号のバランスを調整します。・LOWS - DAMPING RATIO：低域のリバーブ・タイムのレシオを調整します。・LOWS - DAMPING FREQUENCY：低域のダンピングのカットオフ・フリーケンシーを調整します。・HIGHS - DAMPING RATIO：高域のリバーブ・タイムのレシオを調整します。・HIGHS - DAMPING FREQUENCY：高域のダンピングのカットオフ・フリーケンシーを調整します。・OUTPUT：出力ゲインを調整します。イケベカテゴリ_DTM_DAW／DTMソフト_WAVES_コード販売_新品 JAN:4533940050706 登録日:2017/03/16 DAW DTM ソフトウェア PCソフト音楽制作ソフト DAW DTM ソフトウェア PCソフトウェーブスウェイブスウェーヴス	4,950円
WAVES 【 2Buy Get 2 Freeプロモーション！】IR1 Convolution Reverb(オンライン納品専用) ※代金引換はご利用頂けません。 DTM プラグインソフト DJ機材専門店PowerDJ’s	楽器種別：新品DAW／DTMソフト/WAVES 商品一覧＞＞DAW／DTMソフト/WAVES/コード販売商品一覧＞＞DAW／DTMソフト【〜10，000円】商品一覧＞＞1998年開店渋谷発・国内最大級DJ機器専門店です！WAVES 【 2Buy Get 2 Freeプロモーション！】IR1 Convolution Reverb(オンライン納品専用) ※代金引換はご利用頂けません。 DTM プラグインソフト商品説明■オンライン納品製品に関する注意事項※こちらの製品は全てオンライン納品専用となっています。・製品シリアルナンバー及びダウンロード手順説明PDFは当店よりEメールにてお知らせ致します。・プラグイン本体及びマニュアルはメーカーサイトよりダウンロードして頂く必要があります。・シリアルナンバーは、オンラインで納品され、品物はご自宅に配送されません。・オンライン納品製品という性質上、一切の返品・返金はお受け付け致しかねます。・支払方法は代金引換決済はご利用頂けません。・メーカーサイトのメンテナンス時など、シリアル発行まで数日かかる場合がございます。平常時はご決済完了後、1〜3日以内に発行させていただきます。以上、予めご了承の上ご注文下さい。-----※最新の動作環境はメーカーサイトにてご確認の上、お求めください。★折りたたみ演算によりリアルなアコースティック空間から銘機のクローンまで再現する、コンボリューションリバーブシドニーのオペラハウス、ニューヨークのボトムラインから、日本の霧島ホールまで網羅した、質/量ともに圧倒的なIRライブラリー。サンプリングの結果をフィルターするのではなく、コンボルーションデータそのものを書き換えることでリバーブタイム、サイズなどをエディット可能にしたインターフェース。IR-1 V2は、リアルなアコースティック空間のサウンドを正確に再現し、さらに、シミュレーションリバーブのようにフレキシブルなコントロールを可能にしています。そのままでも、他の追従を許さない境地に到達していたWavesのIR-1ですが、Wavesの探求に終わりはありません。なめらかで透明なコンボルーション・リバーブを、あらゆる人にとって使いやすいものにしたい。そんなWavesの思いは、常に進化を続ける製品やサービスに現れています。V2では、プリディレイを調整したい時に便利なコンボルーション・スタートポイント・トリム機能、アタックの質感を変えたい時に便利なアーリーリフレクション・ビルドアップ・コントロール、自分のインパルスレスポンスを読み込む機能を搭載。世界中のエンジニアのフィードバックを真摯に受け止めて進化しつづける、Wavesならではのアップグレードです。IR-1 V2を使用することで、世界中の最高の会場で実際に収録したサウンドと伝統的なパラメーターを使った比類無きコントローラーが得られます。●特徴・コンボリューションStartおよびLengthパラメーター・Early Reflections Buildup・ERT60によって自然なエンベロープと周波数成分を維持したままリバーブタイムを最大4倍まで増幅可能。・100を超えるImpulse Reseponseプリセット・お好みのコンボリューションリバーブのキャプチャー／作成が可能。イケベカテゴリ_DTM_DAW／DTMソフト_WAVES_コード販売_新品 JAN:4533940015316 登録日:2017/04/04 DAW DTM ソフトウェア PCソフト音楽制作ソフト DAW DTM ソフトウェア PCソフトウェーブスウェイブスウェーヴス	4,950円
楽譜 Convolution FOR PIANO AND 3HICHIRIKIS 松平頼暁／マザーアース島村楽器楽譜便	笛教本・曲集【詳細情報】・ISBNコード：9790650023160・JANコード：4580485713160・出版年月日：2005/06/15【島村管理コード：15120201102】	2,530円
Images as Data for Social Science Research An Introduction to Convolutional Neural Nets for Image Classification【電子書籍】[ Nora Webb Williams ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞Images play a crucial role in shaping and reflecting political life. Digitization has vastly increased the presence of such images in daily life, creating valuable new research opportunities for social scientists. We show how recent innovations in computer vision methods can substantially lower the costs of using images as data. We introduce readers to the deep learning algorithms commonly used for object recognition, facial recognition, and visual sentiment analysis. We then provide guidance and specific instructions for scholars interested in using these methods in their own research.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	2,351円
Comprehensive Guide to Convolutional Neural Networks in Machine Learning with Libtorch Unleashing the Power of Deep Learning and Libtorch in Understanding and Implementing Convolutional Neural Networks【電子書籍】[ maryclare okeke ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞Audience: This book is designed for anyone who has a keen interest in Machine Learning, Deep Learning, and Artificial Intelligence, particularly in the realm of image processing. Whether you’re a student, a professional, or an enthusiast, this book will serve as your gateway to understanding the complex world of CNNs. While prior experience with C++ programming can be beneficial, it’s not a requirement. The book covers the basics and gradually progresses to more advanced topics, making it suitable for readers of all levels.＜/p＞＜p＞Content: The book is divided into several chapters, each focusing on different aspects of CNNs and their implementation using LibTorch. From understanding the basics of Machine Learning and CNNs, to setting up your development environment, to coding your first CNN model, to optimizing and fine-tuning your models - this book covers it all. Real-world examples and case studies are provided throughout the book to help you understand the practical applications of the concepts discussed.＜/p＞＜p＞Conclusion: By the end of this book, you will have a solid understanding of Convolutional Neural Networks and how to implement them using LibTorch. You will be equipped with the knowledge and skills to apply these powerful algorithms to real-world problems, paving the way for your journey in the exciting field of Machine Learning.＜/p＞＜p＞We hope you enjoy the journey as much as we enjoyed putting it together for you!＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	267円
Accelerators for Convolutional Neural Networks【電子書籍】[ Arslan Munir ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞＜strong＞Accelerators for Convolutional Neural Networks＜/strong＞＜/p＞＜p＞＜strong＞Comprehensive and thorough resource exploring different types of convolutional neural networks and complementary accelerators＜/strong＞＜/p＞＜p＞＜em＞Accelerators for Convolutional Neural Networks＜/em＞ provides basic deep learning knowledge and instructive content to build up convolutional neural network (CNN) accelerators for the Internet of things (IoT) and edge computing practitioners, elucidating compressive coding for CNNs, presenting a two-step lossless input feature maps compression method, discussing arithmetic coding -based lossless weights compression method and the design of an associated decoding method, describing contemporary sparse CNNs that consider sparsity in both weights and activation maps, and discussing hardware/software co-design and co-scheduling techniques that can lead to better optimization and utilization of the available hardware resources for CNN acceleration.＜/p＞＜p＞The first part of the book provides an overview of CNNs along with the composition and parameters of different contemporary CNN models. Later chapters focus on compressive coding for CNNs and the design of dense CNN accelerators. The book also provides directions for future research and development for CNN accelerators.＜/p＞＜p＞Other sample topics covered in ＜em＞Accelerators for Convolutional Neural Networks＜/em＞ include:＜/p＞＜ul＞＜li＞How to apply arithmetic coding and decoding with range scaling for lossless weight compression for 5-bit CNN weights to deploy CNNs in extremely resource-constrained systems＜/li＞＜li＞State-of-the-art research surrounding dense CNN accelerators, which are mostly based on systolic arrays or parallel multiply-accumulate (MAC) arrays＜/li＞＜li＞iMAC dense CNN accelerator, which combines image-to-column (im2col) and general matrix multiplication (GEMM) hardware acceleration＜/li＞＜li＞Multi-threaded, low-cost, log-based processing element (PE) core, instances of which are stacked in a spatial grid to engender NeuroMAX dense accelerator＜/li＞＜li＞Sparse-PE, a multi-threaded and flexible CNN PE core that exploits sparsity in both weights and activation maps, instances of which can be stacked in a spatial grid for engendering sparse CNN accelerators＜/li＞＜/ul＞＜p＞For researchers in AI, computer vision, computer architecture, and embedded systems, along with graduate and senior undergraduate students in related programs of study, ＜em＞Accelerators for Convolutional Neural Networks＜/em＞ is an essential resource to understanding the many facets of the subject and relevant applications.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	16,715円
Convolutional Neural Networks Fundamentals and Applications for Analyzing Visual Imagery【電子書籍】[ Fouad Sabry ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞＜strong＞What Is Convolutional Neural Networks＜/strong＞＜/p＞＜p＞In the field of deep learning, a convolutional neural network, also known as a CNN, is a type of artificial neural network that is typically used to conduct analysis on visual data. At least one of the layers in a CNN substitutes the mathematical operation of convolution, sometimes known as convolving, for the more traditional matrix multiplication. They are utilized in both the image recognition and processing processes, as their primary purpose is the processing of pixel data. Applications can be found in areas such as image and video recognition, recommender systems, and more.image classification,image segmentation,image analysis for medical purposes,natural language processing,interfaces between the human brain and computers, andfinance time series.＜/p＞＜p＞＜strong＞How You Will Benefit＜/strong＞＜/p＞＜p＞(I) Insights, and validations about the following topics:＜/p＞＜p＞Chapter 1: Convolutional Neural Network＜/p＞＜p＞Chapter 2: Artificial Neural Network＜/p＞＜p＞Chapter 3: Types of Artificial Neural Networks＜/p＞＜p＞Chapter 4: Deep Learning＜/p＞＜p＞Chapter 5: Activation Function＜/p＞＜p＞Chapter 6: Layer (Deep Learning)＜/p＞＜p＞Chapter 7: LeNet＜/p＞＜p＞Chapter 8: Tensor (Machine Learning)＜/p＞＜p＞Chapter 9: Receptive Field＜/p＞＜p＞Chapter 10: History of Artificial Neural Networks＜/p＞＜p＞(II) Answering the public top questions about convolutional neural networks.＜/p＞＜p＞(III) Real world examples for the usage of convolutional neural networks in many fields.＜/p＞＜p＞＜strong＞Who This Book Is For＜/strong＞＜/p＞＜p＞Professionals, undergraduate and graduate students, enthusiasts, hobbyists, and those who want to go beyond basic knowledge or information for any kind of convolutional neural networks.＜/p＞＜p＞＜strong＞What Is Artificial Intelligence Series＜/strong＞＜/p＞＜p＞The Artificial Intelligence eBook series provides comprehensive coverage in over 200 topics. Each ebook covers a specific Artificial Intelligence topic in depth, written by experts in the field. The series aims to give readers a thorough understanding of the concepts, techniques, history and applications of artificial intelligence. Topics covered include machine learning, deep learning, neural networks, computer vision, natural language processing, robotics, ethics and more. The ebooks are written for professionals, students, and anyone interested in learning about the latest developments in this rapidly advancing field.＜br /＞ The Artificial Intelligence eBook series provides an in-depth yet accessible exploration, from the fundamental concepts to the state-of-the-art research. With over 200 volumes, readers gain a thorough grounding in all aspects of Artificial Intelligence. The ebooks are designed to build knowledge systematically, with later volumes building on the foundations laid by earlier ones. This comprehensive series is an indispensable resource for anyone seeking to develop expertise in artificial intelligence.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	700円
Les circonvolutions de Chlo?【電子書籍】[ Jean-Michel Comte ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞Chlo?, jeune infirmi?re, nous convie ? partager sa vie professionnelle, sociale et amicale. Elle nous prend par la main au gr? de son parcours, de ses humeurs et de ses r?flexions. C’est tour ? tour ?mouvant, dr?le et jubilatoire. C’est toujours direct et honn?te. L’on s’attache peu ou prou aux personnages. On se laisse porter par les relations tiss?es entre eux et avec eux. Un r?cit intime, intense mais ?galement philosophique et po?tique qui oblige ? se questionner. Une bouff?e d’oxyg?ne pour relancer nos ardeurs lorsque le quotidien les absorbe trop.＜/p＞＜p＞? PROPOS DE L'AUTEUR＜/p＞＜p＞＜strong＞Jean-Michel Comte＜/strong＞ contemple le monde et ses semblables avec circonspection, ce qui lui donne l’occasion de d?crire ce qu’il voit par l’interm?diaire d’un recueil de po?sies, ＜em＞Commissures＜/em＞, puis ? travers de petits textes ironiques, tranches de vies pass?es au tamis de sa plume ac?r?e, ＜em＞Des miettes…＜/em＞, publi?es aux ?ditions Baudelaire. Il ne s’arr?te pas l? et continue son ascension avec ＜em＞Le projet Moegen＜/em＞, co?crit avec Philippe Malais?, ?dit? par Le Lys Bleu ?ditions.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	1,200円
Convolutional Neural Networks for Medical Applications【電子書籍】[ Teik Toe Teoh ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞Convolutional Neural Networks for Medical Applications consists of research investigated by the author, containing state-of-the-art knowledge, authored by Dr Teoh Teik Toe, in applying Convolutional Neural Networks (CNNs) to the medical imagery domain. This book will expose researchers to various applications and techniques applied with deep learning on medical images, as well as unique techniques to enhance the performance of these networks.Through the various chapters and topics covered, this book provides knowledge about the fundamentals of deep learning to a common reader while allowing a research scholar to identify some futuristic problem areas. The topics covered include brain tumor classification, pneumonia image classification, white blood cell classification, skin cancer classification and diabetic retinopathy detection. The first chapter will begin by introducing various topics used in training CNNs to help readers with common concepts covered across the book. Each chapter begins by providing information about the disease, its implications to the affected and how the use of CNNs can help to tackle issues faced in healthcare. Readers would be exposed to various performance enhancement techniques, which have been tried and tested successfully, such as specific data augmentations and image processing techniques utilized to improve the accuracy of the models.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	6,076円
IoT-enabled Convolutional Neural Networks: Techniques and Applications【電子書籍】楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞Convolutional neural networks (CNNs), a type of deep neural network that has become dominant in a variety of computer vision tasks, in recent years, CNNs have attracted interest across a variety of domains due to their high efficiency at extracting meaningful information from visual imagery. CNNs excel at a wide range of machine learning and deep learning tasks. As sensor-enabled internet of things (IoT) devices pervade every aspect of modern life, it is becoming increasingly critical to run CNN inference, a computationally intensive application, on resource-constrained devices.＜/p＞＜p＞Through this edited volume, we aim to provide a structured presentation of CNN-enabled IoT applications in vision, speech, and natural language processing. This book discusses a variety of CNN techniques and applications, including but not limited to, IoT enabled CNN for speech denoising, a smart app for visually impaired people, disease detection, ECG signal analysis, weather monitoring, texture analysis, etc.＜/p＞＜p＞Unlike other books on the market, this book covers the tools, techniques, and challenges associated with the implementation of CNN algorithms, computation time, and the complexity associated with reasoning and modelling various types of data. We have included CNNs' current research trends and future directions.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	17,560円
洋書 Paperback, Deep Belief Nets in C++ and CUDA C: Volume 3: Convolutional Nets Glomarket	* We ship internationally, so do not use a package forwarding service. We cannot ship to a package forwarding company address because of the Japanese customs regulation. If it is shipped and customs office does not let the package go, we do not make a refund. 【注意事項】 * 特に注意してください。 * ・個人ではない法人・団体名義での購入はできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。・お名前にカタカナが入っている場合法人である可能性が高いため当店システムから自動保留します。カタカナで記載が必要な場合はカタカナ変わりローマ字で記載してください。・お名前またはご住所が法人・団体名義（XX株式会社等）、商店名などを含めている場合、または電話番号が個人のものではない場合、税関から法人名義でみなされますのでご注意ください。・転送サービス会社への発送もできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。 * ・注文後品切れや価格変動でキャンセルされる場合がございますので予めご了承願います。・当店でご購入された商品は、原則として、「個人輸入」としての取り扱いになり、すべてニュージャージからお客様のもとへ直送されます。・ご注文後、30営業日以内(通常2~3週間)に配送手続きをいたします。配送作業完了後、2週間程度でのお届けとなります。・まれに商品入荷状況や国際情勢、運送、通関事情により、お届けが2ヶ月までかかる場合がありますのでお急ぎの場合は注文をお控えください。・個人輸入される商品は、すべてご注文者自身の「個人使用・個人消費」が前提となりますので、ご注文された商品を第三者へ譲渡・転売することは法律で禁止されております。・関税・消費税が課税される場合があります。詳細はこちらをご確認下さい。PC販売説明文	8,847円
洋書 Paperback, Advanced Applied Deep Learning: Convolutional Neural Networks and Object Detection Glomarket	* We ship internationally, so do not use a package forwarding service. We cannot ship to a package forwarding company address because of the Japanese customs regulation. If it is shipped and customs office does not let the package go, we do not make a refund. 【注意事項】 * 特に注意してください。 * ・個人ではない法人・団体名義での購入はできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。・お名前にカタカナが入っている場合法人である可能性が高いため当店システムから自動保留します。カタカナで記載が必要な場合はカタカナ変わりローマ字で記載してください。・お名前またはご住所が法人・団体名義（XX株式会社等）、商店名などを含めている場合、または電話番号が個人のものではない場合、税関から法人名義でみなされますのでご注意ください。・転送サービス会社への発送もできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。 * ・注文後品切れや価格変動でキャンセルされる場合がございますので予めご了承願います。・当店でご購入された商品は、原則として、「個人輸入」としての取り扱いになり、すべてニュージャージからお客様のもとへ直送されます。・ご注文後、30営業日以内(通常2~3週間)に配送手続きをいたします。配送作業完了後、2週間程度でのお届けとなります。・まれに商品入荷状況や国際情勢、運送、通関事情により、お届けが2ヶ月までかかる場合がありますのでお急ぎの場合は注文をお控えください。・個人輸入される商品は、すべてご注文者自身の「個人使用・個人消費」が前提となりますので、ご注文された商品を第三者へ譲渡・転売することは法律で禁止されております。・関税・消費税が課税される場合があります。詳細はこちらをご確認下さい。PC販売説明文	7,317円
洋書 Paperback, Convolutional Neural Networks in Visual Computing (Data-Enabled Engineering) Glomarket	* We ship internationally, so do not use a package forwarding service. We cannot ship to a package forwarding company address because of the Japanese customs regulation. If it is shipped and customs office does not let the package go, we do not make a refund. 【注意事項】 * 特に注意してください。 * ・個人ではない法人・団体名義での購入はできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。・お名前にカタカナが入っている場合法人である可能性が高いため当店システムから自動保留します。カタカナで記載が必要な場合はカタカナ変わりローマ字で記載してください。・お名前またはご住所が法人・団体名義（XX株式会社等）、商店名などを含めている場合、または電話番号が個人のものではない場合、税関から法人名義でみなされますのでご注意ください。・転送サービス会社への発送もできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。 * ・注文後品切れや価格変動でキャンセルされる場合がございますので予めご了承願います。・当店でご購入された商品は、原則として、「個人輸入」としての取り扱いになり、すべてニュージャージからお客様のもとへ直送されます。・ご注文後、30営業日以内(通常2~3週間)に配送手続きをいたします。配送作業完了後、2週間程度でのお届けとなります。・まれに商品入荷状況や国際情勢、運送、通関事情により、お届けが2ヶ月までかかる場合がありますのでお急ぎの場合は注文をお控えください。・個人輸入される商品は、すべてご注文者自身の「個人使用・個人消費」が前提となりますので、ご注文された商品を第三者へ譲渡・転売することは法律で禁止されております。・関税・消費税が課税される場合があります。詳細はこちらをご確認下さい。PC販売説明文	16,177円
洋書 Paperback, A Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision (Synthesis Lectures on Computer Vision) Glomarket	* We ship internationally, so do not use a package forwarding service. We cannot ship to a package forwarding company address because of the Japanese customs regulation. If it is shipped and customs office does not let the package go, we do not make a refund. 【注意事項】 * 特に注意してください。 * ・個人ではない法人・団体名義での購入はできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。・お名前にカタカナが入っている場合法人である可能性が高いため当店システムから自動保留します。カタカナで記載が必要な場合はカタカナ変わりローマ字で記載してください。・お名前またはご住所が法人・団体名義（XX株式会社等）、商店名などを含めている場合、または電話番号が個人のものではない場合、税関から法人名義でみなされますのでご注意ください。・転送サービス会社への発送もできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。 * ・注文後品切れや価格変動でキャンセルされる場合がございますので予めご了承願います。・当店でご購入された商品は、原則として、「個人輸入」としての取り扱いになり、すべてニュージャージからお客様のもとへ直送されます。・ご注文後、30営業日以内(通常2~3週間)に配送手続きをいたします。配送作業完了後、2週間程度でのお届けとなります。・まれに商品入荷状況や国際情勢、運送、通関事情により、お届けが2ヶ月までかかる場合がありますのでお急ぎの場合は注文をお控えください。・個人輸入される商品は、すべてご注文者自身の「個人使用・個人消費」が前提となりますので、ご注文された商品を第三者へ譲渡・転売することは法律で禁止されております。・関税・消費税が課税される場合があります。詳細はこちらをご確認下さい。PC販売説明文	13,510円
洋書 Tree-Based Convolutional Neural Networks: Principles and Applications (SpringerBriefs in Computer Science) Glomarket	* We ship internationally, so do not use a package forwarding service. We cannot ship to a package forwarding company address because of the Japanese customs regulation. If it is shipped and customs office does not let the package go, we do not make a refund. 【注意事項】 * 特に注意してください。 * ・個人ではない法人・団体名義での購入はできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。・お名前にカタカナが入っている場合法人である可能性が高いため当店システムから自動保留します。カタカナで記載が必要な場合はカタカナ変わりローマ字で記載してください。・お名前またはご住所が法人・団体名義（XX株式会社等）、商店名などを含めている場合、または電話番号が個人のものではない場合、税関から法人名義でみなされますのでご注意ください。・転送サービス会社への発送もできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。 * ・注文後品切れや価格変動でキャンセルされる場合がございますので予めご了承願います。・当店でご購入された商品は、原則として、「個人輸入」としての取り扱いになり、すべてニュージャージからお客様のもとへ直送されます。・ご注文後、30営業日以内(通常2~3週間)に配送手続きをいたします。配送作業完了後、2週間程度でのお届けとなります。・まれに商品入荷状況や国際情勢、運送、通関事情により、お届けが2ヶ月までかかる場合がありますのでお急ぎの場合は注文をお控えください。・個人輸入される商品は、すべてご注文者自身の「個人使用・個人消費」が前提となりますので、ご注文された商品を第三者へ譲渡・転売することは法律で禁止されております。・関税・消費税が課税される場合があります。詳細はこちらをご確認下さい。PC販売説明文	11,801円
Early Soft Error Reliability Assessment of Convolutional Neural Networks Executing on Resource-Constrained IoT Edge Devices【電子書籍】[ Geancarlo Abich ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞This book describes an extensive and consistent soft error assessment of convolutional neural network (CNN) models from different domains through more than 14.8 million fault injections, considering different precision bit-width configurations, optimization parameters, and processor models. The authors also evaluate the relative performance, memory utilization, and soft error reliability trade-offs analysis of different CNN models considering a compiler-based technique w.r.t. traditional redundancy approaches.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	9,723円
Algorithms for Noise Reduction in Signals Theory and practical examples based on statistical and convolutional analysis【電子書籍】[ Miguel Enrique Iglesias Mart?nez ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞This book is the result of an exhaustive review of the general algorithms used for noise reduction using two general application criteria: one-input, one-output systems, and two-input, one-output systems. The text describes theoretically and experimentally the processes related to high-order statistical analysis algorithms, as well as its practical combination with the convolutional analysis. On the other hand, the results of applications in real telecommunications signals, sensing of variables and biosignals such as human tremor are also shown. The reader will benefit from both the theoretical foundations described in the book, and the practical examples including generic codes of all the functions described and modifiable for use in different applications.＜/p＞＜p＞This book is an ideal text for engineers, graduate students and scientists involved with noise reduction and signal processing.＜/p＞＜p＞＜strong＞Key Features:＜/strong＞＜/p＞＜ul＞＜li＞＜p＞Emphasis on noise reduction techniques＜/p＞＜/li＞＜li＞＜p＞Accompanying codes＜/p＞＜/li＞＜li＞＜p＞Interactive elements＜/p＞＜/li＞＜li＞＜p＞Practical approach＜/p＞＜/li＞＜/ul＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	16,985円
Convolutional Neural Networks for Medical Image Processing Applications【電子書籍】楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞The rise in living standards increases the expectation of people in almost every field. At the forefront is health. Over the past few centuries, there have been major developments in healthcare. Medical device technology and developments in artificial intelligence (AI) are among the most important ones. The improving technology and our ability to harness the technology effectively by means such as AI have led to unprecedented advances, resulting in early diagnosis of diseases. AI algorithms enable the fast and early evaluation of images from medical devices to maximize the benefits.＜/p＞＜p＞While developments in the field of AI were quickly adapted to the field of health, in some cases this contributed to the formation of innovative artificial intelligence algorithms. Today, the most effective artificial intelligence method is accepted as deep learning. Convolutional neural network (CNN) architectures are deep learning algorithms used for image processing. This book contains applications of CNN methods. The content is quite extensive, including the application of different CNN methods to various medical image processing problems. Readers will be able to analyze the effects of CNN methods presented in the book in medical applications.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	8,945円
Deep Convolutional Neural Network for The Prognosis of Diabetic Retinopathy【電子書籍】[ A. Shanthini ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞This book discusses a detailed overview of diabetic retinopathy, symptoms, causes, and screening methodologies. Using a deep convolution neural network and visualizations techniques, this work develops a prognosis system used to automatically detect the diabetic retinopathy disease from captured retina images and help improve the prediction rate of diagnosis. This book gives the readers an understanding of the diabetic retinopathy disease and recognition process that helps to improve the clinical analysis efficiency. It caters to general ophthalmologists and optometrists, diabetologists, and internists who encounter diabetic patients and most prevalent retinal diseases daily.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	12,154円
【中古】【輸入品・未使用】Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Imaging and Clinical Informatics (Advances in Computer Vision and Pattern R ムジカ＆フェリーチェ楽天市場店	【中古】【輸入品・未使用】Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Imaging and Clinical Informatics (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition)【メーカー名】Springer【メーカー型番】【ブランド名】Springer【商品説明】Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Imaging and Clinical Informatics (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition)当店では初期不良に限り、商品到着から7日間は返品を受付けております。こちらは海外販売用に買取り致しました未使用品です。買取り致しました為、中古扱いとしております。他モールとの併売品の為、完売の際はご連絡致しますのでご了承下さい。速やかにご返金させて頂きます。ご注文からお届けまで1、ご注文⇒ご注文は24時間受け付けております。2、注文確認⇒ご注文後、当店から注文確認メールを送信します。3、配送⇒当店海外倉庫から取り寄せの場合は10〜30日程度でのお届けとなります。国内到着後、発送の際に通知にてご連絡致します。国内倉庫からの場合は3〜7日でのお届けとなります。　※離島、北海道、九州、沖縄は遅れる場合がございます。予めご了承下さい。お電話でのお問合せは少人数で運営の為受け付けておりませんので、メールにてお問合せお願い致します。営業時間　月〜金　10:00〜17:00お客様都合によるご注文後のキャンセル・返品はお受けしておりませんのでご了承下さい。	23,573円
【中古】【輸入品・未使用】A Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision (Synthesis Lectures on Computer Vision) ムジカ＆フェリーチェ楽天市場店	【中古】【輸入品・未使用】A Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision (Synthesis Lectures on Computer Vision)【メーカー名】Morgan & Claypool【メーカー型番】【ブランド名】Morgan & Claypool【商品説明】A Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision (Synthesis Lectures on Computer Vision)当店では初期不良に限り、商品到着から7日間は返品を受付けております。こちらは海外販売用に買取り致しました未使用品です。買取り致しました為、中古扱いとしております。他モールとの併売品の為、完売の際はご連絡致しますのでご了承下さい。速やかにご返金させて頂きます。ご注文からお届けまで1、ご注文⇒ご注文は24時間受け付けております。2、注文確認⇒ご注文後、当店から注文確認メールを送信します。3、配送⇒当店海外倉庫から取り寄せの場合は10〜30日程度でのお届けとなります。国内到着後、発送の際に通知にてご連絡致します。国内倉庫からの場合は3〜7日でのお届けとなります。　※離島、北海道、九州、沖縄は遅れる場合がございます。予めご了承下さい。お電話でのお問合せは少人数で運営の為受け付けておりませんので、メールにてお問合せお願い致します。営業時間　月〜金　10:00〜17:00お客様都合によるご注文後のキャンセル・返品はお受けしておりませんのでご了承下さい。	29,940円
Convolutional Neural Networks with Swift for Tensorflow Image Recognition and Dataset Categorization【電子書籍】[ Brett Koonce ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞Dive into and apply practical machine learning and dataset categorization techniques while learning Tensorflow and deep learning. This book uses convolutional neural networks to do image recognition all in the familiar and easy to work with Swift language.＜/p＞＜p＞It begins with a basic machine learning overview and then ramps up to neural networks and convolutions and how they work. Using Swift and Tensorflow, you'll perform data augmentation, build and train large networks, and build networks for mobile devices. You’ll also cover cloud training and the network you build can categorize greyscale data, such as mnist, to large scale modern approaches that can categorize large datasets, such as imagenet.＜/p＞＜p＞＜em＞Convolutional Neural Networks with Swift for Tensorflow＜/em＞ uses a simple approach that adds progressive layers of complexity until you have arrived at the current state of the art for this field.＜/p＞＜p＞＜strong＞What You'll Learn＜/strong＞＜/p＞＜ul＞＜li＞＜p＞Categorize and augment datasets＜/p＞＜/li＞＜li＞＜p＞Build and train large networks, including via cloud solutions＜/p＞＜/li＞＜li＞＜p＞Deploy complex systems to mobile devices＜/p＞＜/li＞＜/ul＞＜p＞＜strong＞Who This Book Is For＜/strong＞＜/p＞＜p＞Developers with Swift programming experience who would like to learn convolutional neural networks by example using Swift for Tensorflow as a starting point.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	6,685円
Quantum Error Correction Symmetric, Asymmetric, Synchronizable, and Convolutional Codes【電子書籍】[ Giuliano Gadioli La Guardia ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞This text presents an algebraic approach to the construction of several important families of quantum codes derived from classical codes by applying the well-known Calderbank-Shor-Steane (CSS), Hermitian, and Steane enlargement constructions to certain classes of classical codes. In addition, the book presents families of asymmetric quantum codes with good parameters and provides a detailed description of the procedures adopted to construct families of asymmetric quantum convolutional codes.＜/p＞＜p＞Featuring accessible language and clear explanations, the book is suitable for use in advanced undergraduate and graduate courses as well as for self-guided study and reference. It provides an expert introduction to algebraic techniques of code construction and, because all of the constructions are performed algebraically, it enables the reader to construct families of codes, rather than only codes with specific parameters. The text offers an abundance of worked examples, exercises, andopen-ended problems to motivate the reader to further investigate this rich area of inquiry. End-of-chapter summaries and a glossary of key terms allow for easy review and reference.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	7,292円
Convolutional Neural Networks in Python: Beginner's Guide to Convolutional Neural Networks in Python【電子書籍】[ Frank Millstein ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞This book covers the basics behind Convolutional Neural Networks by introducing you to this complex world of deep learning and artificial neural networks in a simple and easy to understand way. It is perfect for any beginner out there looking forward to learning more about this machine learning field.This book is all about how to use convolutional neural networks for various image, object and other common classification problems in Python. Here, we also take a deeper look into various Keras layer used for building CNNs we take a look at different activation functions and much more, which will eventually lead you to creating highly accurate models able of performing great task results on various image classification, object classification and other problems.Therefore, at the end of the book, you will have a better insight into this world, thus you will be more than prepared to deal with more complex and challenging tasks on your own.＜/p＞＜p＞＜strong＞Here Is a Preview of What You'll Learn In This Book…＜/strong＞＜/p＞＜ul＞＜li＞Convolutional neural networks structure＜/li＞＜li＞How convolutional neural networks actually work＜/li＞＜li＞Convolutional neural networks applications＜/li＞＜li＞The importance of convolution operator＜/li＞＜li＞Different convolutional neural networks layers and their importance＜/li＞＜li＞Arrangement of spatial parameters＜/li＞＜li＞How and when to use stride and zero-padding＜/li＞＜li＞Method of parameter sharing＜/li＞＜li＞Matrix multiplication and its importance＜/li＞＜li＞Pooling and dense layers＜/li＞＜li＞Introducing non-linearity relu activation function＜/li＞＜li＞How to train your convolutional neural network models using backpropagation＜/li＞＜li＞How and why to apply dropout＜/li＞＜li＞CNN model training process＜/li＞＜li＞How to build a convolutional neural network＜/li＞＜li＞Generating predictions and calculating loss functions＜/li＞＜li＞How to train and evaluate your MNIST classifier＜/li＞＜li＞How to build a simple image classification CNN＜/li＞＜li＞And much, much more!＜/li＞＜/ul＞＜p＞＜strong＞Get this book NOW and learn more about Convolutional Neural Networks in Python!＜/strong＞＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	450円
Advanced Applied Deep Learning Convolutional Neural Networks and Object Detection【電子書籍】[ Umberto Michelucci ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞Develop and optimize deep learning models with advanced architectures. This book teaches you the intricate details and subtleties of the algorithms that are at the core of convolutional neural networks. In ＜em＞Advanced Applied Deep Learning＜/em＞, you will study advanced topics on CNN and object detection using Keras and TensorFlow.＜/p＞＜p＞Along the way, you will look at the fundamental operations in CNN, such as convolution and pooling, and then look at more advanced architectures such as inception networks, resnets, and many more. While the book discusses theoretical topics, you will discover how to work efficiently with Keras with many tricks and tips, including how to customize logging in Keras with custom callback classes, what is eager execution, and how to use it in your models.＜/p＞＜p＞Finally, you will study how object detection works, and build a complete implementation of the YOLO (you only look once) algorithm in Keras and TensorFlow. By the end of the book you will have implemented various models in Keras and learned many advanced tricks that will bring your skills to the next level.＜/p＞＜p＞＜strong＞What You Will Learn＜/strong＞＜/p＞＜ul＞＜li＞See how convolutional neural networks and object detection work＜/li＞＜li＞Save weights and models on disk＜/li＞＜li＞Pause training and restart it at a later stage＜/li＞＜li＞Use hardware acceleration (GPUs) in your code＜/li＞＜li＞Work with the Dataset TensorFlow abstraction and use pre-trained models and transfer learning＜/li＞＜li＞Remove and add layers to pre-trained networks to adapt them to your specific project＜/li＞＜li＞Apply pre-trained models such as Alexnet and VGG16 to new datasets＜/li＞＜/ul＞＜p＞＜strong＞Who This Book Is For＜/strong＞＜/p＞＜p＞Scientists and researchers with intermediate-to-advanced Python and machine learning know-how. Additionally, intermediate knowledge of Keras and TensorFlow is expected.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	5,469円
Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Imaging and Clinical Informatics【電子書籍】楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞This book reviews the state of the art in deep learning approaches to high-performance robust disease detection, robust and accurate organ segmentation in medical image computing (radiological and pathological imaging modalities), and the construction and mining of large-scale radiology databases. It particularly focuses on the application of convolutional neural networks, and on recurrent neural networks like LSTM, using numerous practical examples to complement the theory.＜/p＞＜p＞The book’s chief features are as follows: It highlights how deep neural networks can be used to address new questions and protocols, and to tackle current challenges in medical image computing; presents a comprehensive review of the latest research and literature; and describes a range of different methods that employ deep learning for object or landmark detection tasks in 2D and 3D medical imaging. In addition, the book examines a broad selection of techniques for semantic segmentation using deep learning principles in medical imaging; introduces a novel approach to text and image deep embedding for a large-scale chest x-ray image database; and discusses how deep learning relational graphs can be used to organize a sizable collection of radiology findings from real clinical practice, allowing semantic similarity-based retrieval.＜/p＞＜p＞The intended reader of this edited book is a professional engineer, scientist or a graduate student who is able to comprehend general concepts of image processing, computer vision and medical image analysis. They can apply computer science and mathematical principles into problem solving practices. It may be necessary to have a certain level of familiarity with a number of more advanced subjects: image formation and enhancement, image understanding, visual recognition in medical applications, statistical learning, deep neural networks, structured prediction and image segmentation.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	19,447円
Tree-Based Convolutional Neural Networks Principles and Applications【電子書籍】[ Lili Mou ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞This book proposes a novel neural architecture, tree-based convolutional neural networks (TBCNNs),for processing tree-structured data. TBCNNsare related to existing convolutional neural networks (CNNs) and recursive neural networks (RNNs), but they combine the merits of both: thanks to their short propagation path, they are as efficient in learning as CNNs; yet they are also as structure-sensitive as RNNs.＜/p＞＜p＞In this book, readers will also find a comprehensive literature review of related work, detailed descriptions of TBCNNs and their variants, and experiments applied to program analysis and natural language processing tasks. It is also an enjoyable read for all those with a general interest in deep learning.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	6,685円
Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow Solve computer vision problems with modeling in TensorFlow and Python【電子書籍】[ Iffat Zafar ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞＜strong＞Learn how to apply TensorFlow to a wide range of deep learning and Machine Learning problems with this practical guide on training CNNs for image classification, image recognition, object detection and many computer vision challenges.＜/strong＞＜/p＞＜h4＞Key Features＜/h4＞＜ul＞＜li＞Learn the fundamentals of Convolutional Neural Networks＜/li＞＜li＞Harness Python and Tensorflow to train CNNs＜/li＞＜li＞Build scalable deep learning models that can process millions of items＜/li＞＜/ul＞＜h4＞Book Description＜/h4＞＜p＞Convolutional Neural Networks (CNN) are one of the most popular architectures used in computer vision apps. This book is an introduction to CNNs through solving real-world problems in deep learning while teaching you their implementation in popular Python library - TensorFlow. By the end of the book, you will be training CNNs in no time!＜/p＞＜p＞We start with an overview of popular machine learning and deep learning models, and then get you set up with a TensorFlow development environment. This environment is the basis for implementing and training deep learning models in later chapters. Then, you will use Convolutional Neural Networks to work on problems such as image classification, object detection, and semantic segmentation.＜/p＞＜p＞After that, you will use transfer learning to see how these models can solve other deep learning problems. You will also get a taste of implementing generative models such as autoencoders and generative adversarial networks.＜/p＞＜p＞Later on, you will see useful tips on machine learning best practices and troubleshooting. Finally, you will learn how to apply your models on large datasets of millions of images.＜/p＞＜h4＞What you will learn＜/h4＞＜ul＞＜li＞Train machine learning models with TensorFlow＜/li＞＜li＞Create systems that can evolve and scale during their life cycle＜/li＞＜li＞Use CNNs in image recognition and classification＜/li＞＜li＞Use TensorFlow for building deep learning models＜/li＞＜li＞Train popular deep learning models＜/li＞＜li＞Fine-tune a neural network to improve the quality of results with transfer learning＜/li＞＜li＞Build TensorFlow models that can scale to large datasets and systems＜/li＞＜/ul＞＜h4＞Who this book is for＜/h4＞＜p＞This book is for Software Engineers, Data Scientists, or Machine Learning practitioners who want to use CNNs for solving real-world problems. Knowledge of basic machine learning concepts, linear algebra and Python will help.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	2,723円
Deep Belief Nets in C++ and CUDA C: Volume 3 Convolutional Nets【電子書籍】[ Timothy Masters ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞Discover the essential building blocks of a common and powerful form of deep belief network: convolutional nets. This book shows you how the structure of these elegant models is much closer to that of human brains than traditional neural networks; they have a ‘thought process’ that is capable of learning abstract concepts built from simpler primitives. These models are especially useful for image processing applications.＜/p＞＜p＞At each step ＜em＞Deep Belief Nets in C++ and CUDA C: Volume 3＜/em＞ presents intuitive motivation, a summary of the most important equations relevant to the topic, and concludes with highly commented code for threaded computation on modern CPUs as well as massive parallel processing on computers with CUDA-capable video display cards. Source code for all routines presented in the book, and the executable CONVNET program which implements these algorithms, are available for free download.＜/p＞＜p＞＜strong＞What You Will Learn＜/strong＞＜/p＞＜ul＞＜li＞＜p＞Discover convolutional nets and how to use them＜/p＞＜/li＞＜li＞＜p＞Build deep feedforward nets using locally connected layers, pooling layers, and softmax outputs＜/p＞＜/li＞＜li＞＜p＞Master the various programming algorithms required＜/p＞＜/li＞＜li＞＜p＞Carry out multi-threaded gradient computations and memory allocations for this threading＜/p＞＜/li＞＜li＞＜p＞Work with CUDA code implementations of all core computations, including layer activations and gradient calculations＜/p＞＜/li＞＜li＞＜p＞Make use of the CONVNET program and manual to explore convolutional nets and case studies＜/p＞＜/li＞＜/ul＞＜p＞＜strong＞Who This Book Is For＜/strong＞＜/p＞＜p＞Those who have at least a basic knowledge of neural networks and some prior programming experience, although some C++ and CUDA C is recommended.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	7,292円
A Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision【電子書籍】[ Salman Khan ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞Computer vision has become increasingly important and effective in recent years due to its wide-ranging applications in areas as diverse as smart surveillance and monitoring, health and medicine, sports and recreation, robotics, drones, and self-driving cars. Visual recognition tasks, such as image classification, localization, and detection, are the core building blocks of many of these applications, and recent developments in Convolutional Neural Networks (CNNs) have led to outstanding performance in these state-of-the-art visual recognition tasks and systems. As a result, CNNs now form the crux of deep learning algorithms in computer vision.＜/p＞＜p＞This self-contained guide will benefit those who seek to both understand the theory behind CNNs and to gain hands-on experience on the application of CNNs in computer vision. It provides a comprehensive introduction to CNNs starting with the essential concepts behind neural networks: training, regularization, and optimization of CNNs. The book also discusses a wide range of loss functions, network layers, and popular CNN architectures, reviews the different techniques for the evaluation of CNNs, and presents some popular CNN tools and libraries that are commonly used in computer vision. Further, this text describes and discusses case studies that are related to the application of CNN in computer vision, including image classification, object detection, semantic segmentation, scene understanding, and image generation.＜/p＞＜p＞This book is ideal for undergraduate and graduate students, as no prior background knowledge in the field is required to follow the material, as well as new researchers, developers, engineers, and practitioners who are interested in gaining a quick understanding of CNN models.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	7,259円