気まぐれ屋

Computer Vision LibraryVision Transformer入門 新しいコンピュータビジョンの世界／片岡裕雄／山本晋太郎／徳永匡臣【1000円以上送料無料】

著者片岡裕雄(監修) 山本晋太郎(著) 徳永匡臣(著)出版社技術評論社発売日2022年09月ISBN9784297130589ページ数263Pキーワードびじよんとらんすふおーまーにゆうもんヴいじよんとら ビジヨントランスフオーマーニユウモンヴイジヨントラ かたおか ひろかつ やまもと カタオカ ヒロカツ ヤマモト9784297130589内容紹介自然言語処理分野におけるブレイクスルーとなったTransformerをコンピュータビジョンに応用したモデルがVision Transformer（ViT）です。さまざまなコンピュータビジョンのタスクにおいて、ディープラーニングではスタンダードとなっているRNN、CNN、および既存手法を用いた処理精度を上回ることが確認されています。本書は注目のViTの入門書です。Transformerの成り立ちからはじめ、その理論と実装を解説していきます。今後のViTの活用が期待される応用タスク、ViTから派生したモデルを紹介したあと、TransoformerとViTを分析し、その謎を解明していきます。今後も普及が期待されるViTを盛りだくさんでお届けします。目次1章 TransformerからVision Transformerへの進化2章 Vision Transformerの基礎と実装3章 実験と可視化によるVision Transformerの探求4章 コンピュータビジョンへの応用5章 Vision and Languageへの応用6章 Vision Transformerの派生手法7章 Transformerの謎を読み解く8章 Vision Transformerの謎を読み解く※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 TransformerからVision Transformerへの進化/第2章 Vision Transformerの基礎と実装/第3章 実験と可視化によるVision Transformerの探求/第4章 コンピュータビジョンへの応用/第5章 Vision and Languageへの応用/第6章 Vision Transformerの派生手法/第7章 Transformerの謎を読み解く/第8章 Vision Transformerの謎を読み解く

【コンビニ・銀行振込不可】Vision Transformer入門 新しいコンピュータビジョンの世界

■ISBN:9784297130589★日時指定・銀行振込をお受けできない商品になりますタイトルVision Transformer入門 新しいコンピュータビジョンの世界 片岡裕雄/監修 山本晋太郎/著 徳永匡臣/著 箕浦大晃/著 邱【ゲツ】/著 品川政太朗/著ふりがなびじよんとらんすふお-ま-にゆうもんヴいじよんとらんすふお-ま-にゆうもんVISION/TRANSFORMER/にゆうもんあたらしいこんぴゆ-たびじよんのせかいこんぴゆ-た-ヴいじよんらいぶらり-COMPUTERVISION発売日202209出版社技術評論社ISBN9784297130589大きさ263P 23cm著者名片岡裕雄/監修 山本晋太郎/著 徳永匡臣/著 箕浦大晃/著 邱【ゲツ】/著 品川政太朗/著

Vision Transformer/最新CNNアーキテクチャ画像分類入門 PyTorch/Kerasライブラリによる実践ディープラーニング・プログラミング／チーム・カルポ【3000円以上送料無料】

著者チーム・カルポ(著)出版社秀和システム新発売日2024年10月ISBN9784798072852ページ数738Pキーワードびじよんとらんすふおーまーさいしんしーえぬえぬあー ビジヨントランスフオーマーサイシンシーエヌエヌアー ち-む／かるぽ チ-ム／カルポ9784798072852内容紹介本書の中心となるテーマは、画像認識における画像分類です。画像分類は「画像がどのカテゴリに属するか」を判定するタスクであり、画像認識の中でも特に重要な役割を果たしています。自動運転、医療診断、監視システム、エンターテインメントに至るまで、画像分類技術の応用範囲は広大です。本書を通して画像分類モデルを活用した最先端の技術をお届けします。また、本書では、すぐに実装していただけるよう、PyTorchやKerasを用いたプログラミングについても解説。ViTやSwin Transformerについては、PyTorchとKeras両者の実装コードを掲載しました。1章 開発環境について2章 Vision Transformerによる画像分類モデルの実装（PyTorch編）3章 VisionTransformerの性能を引き上げる4章 VisionTransformerによる画像分類モデルの実装（Keras編）5章 Swin Transformerを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch編）6章 Swin Transformerを用いた画像分類モデルの実装（Keras編）7章 T2T-ViTを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）8章 CoAtNetを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）9章 BoTNetを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）10章 EdgeNeXtを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）11章 ConvMixerを用いた画像分類モデルの実装（Keras）12章 GCViTを用いた画像分類モデルの実装（Keras）13章 ConvNeXtを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）14章 MViTを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1章 開発環境について/2章 Vision Transformerによる画像分類モデルの実装（PyTorch編）/3章 Vision Transformerの性能を引き上げる/4章 Vision Transformerによる画像分類モデルの実装（Keras編）/5章 Swin Transformerを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch編）/6章 Swin Transformerを用いた画像分類モデルの実装（Keras編）/7章 T2T‐ViTを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）/8章 CoAtNetを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）/9章 BoTNetを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）/10章 EdgeNeXtを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）/11章 ConvMixerを用いた画像分類モデルの実装（Keras）/12章 GCViTを用いた画像分類モデルの実装（Keras）/13章 ConvNeXtを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）/14章 MViTを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）

【中古】 Transformerによる自然言語処理／デニス・ロスマン(著者),黒川利明(訳者)

デニス・ロスマン(著者),黒川利明(訳者)販売会社/発売会社：朝倉書店発売年月日：2022/04/11JAN：9784254122657

DETR〈DEtection TRansformer〉&最新・物体検出アーキテクチャ入門 ViT/CenterNet/Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミング／チーム・カルポ【3000円以上送料無料】

著者チーム・カルポ(著)出版社秀和システム新発売日2025年07月ISBN9784798074061ページ数795Pキーワードでいーいーていーあーるでいてくしよんとらんすふおー デイーイーテイーアールデイテクシヨントランスフオー ち-む／かるぽ チ-ム／カルポ9784798074061内容紹介Transformerを用いた代表的検出モデル「DETR」を中心に、ViT（Vision Transformer）による物体領域の検出、「CenterNet」による中心点予測型の検出、言語生成型アプローチである「Pix2Seq」、さらには「RetinaNet」などのCNN系アーキテクチャまで幅広くカバー、近年の物体検出分野の主要モデルを、比較・理解しながら習得できます。全編にわたり、「Keras」（一部対応）と「PyTorch」の両ライブラリに対応しており、モデルの構築、推論、可視化、バックボーン（ResNet101/152）の変更や、COCOデータセットを用いた大規模推論処理の実装までを丁寧に解説しました。画像分類のその先…「どこに、何があるのかを検出する」という実践的課題に挑むすべての人にお勧めの一冊です。1章 開発環境について2章 ViTモデルによる物体領域の検出（Keras）3章 ViTモデルによる物体領域の検出（PyTorch）4章 CenterNetによる物体領域の検出（PyTorch）5章 DETRモデルによる物体検出（ResNet101）6章 ResNet152をバックボーンとするDETRによる物体検出7章 COCOトレーニングセットを使用下物体検出8章 事前トレーニング済みDETRモデルによる物体検出9章 Pix2Seqモデルを用いた物体検出（PyTorch）10章 RetinaNetによる物体検出（Keras）※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1章 開発環境について/2章 ViTモデルによる物体領域の検出（Keras）/3章 ViTモデルによる物体領域の検出（PyTorch）/4章 CenterNetによる物体領域の検出（PyTorch）/5章 DETRモデルによる物体検出（ResNet‐101）/6章 ResNet‐152をバックボーンとするDETRによる物体検出/7章 COCOトレーニングセットを使用した物体検出/8章 事前トレーニング済みDETRモデルによる物体検出/9章 Pix2Seqモデルを用いた物体検出（PyTorch）/10章 RetinaNetによる物体検出（Keras）

【楽天ブックスならいつでも送料無料】Transformerによる自然言語処理 [ Denis Rothman ]

Denis Rothman 黒川 利明 朝倉書店トランスフォーマーニヨルシゼンゲンゴショリ デニス ロスマン クロカワ トシアキ 発行年月：2022年04月11日 予約締切日：2022年02月02日 ページ数：308p サイズ：単行本 ISBN：9784254122657 黒川利明（クロカワトシアキ） 1948年大阪府に生まれる。1972年東京大学教養学部基礎科学科卒業。東芝（株）、新世代コンピュータ技術開発機構、日本IBM（株）、（株）CSK（現SCSK（株））、金沢工業大学を経て現在、デザイン思考教育研究所主宰。IEEE SOFTWARE Advisory Boardメンバー。2015年より町田市介護予防サポーター、高齢者を中心とした「次世代サポーター」グループで地域の小学生の教育支援に取り組む。著書多数（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1部 transformerアーキテクチャの紹介（transformerのモデルアーキテクチャ入門／BERTモデルの調整／RoBERTaモデルのゼロからの事前訓練）／第2部 自然言語理解とテキスト生成にtransformerを適用する（transformerによる下流NLPタスク／transformerによる機械翻訳／OpenAI GPTー2とGPTー3モデルでテキスト生成する ほか）／第3部 先進言語理解技法（データに語らせる：ストーリー、質問応答／予測をするために顧客の感情を検出する／transformerでフェイクニュース分析） テキスト生成、機械翻訳、文章要約、感情分析、ニュース分析…標準モデルtransformerを知る必携書！BERTやGPTー2／GPTー3などのモデルを理解し、実践！ 本 パソコン・システム開発 その他

【楽天ブックスならいつでも送料無料】Vision Transformer／最新CNNアーキテクチャ 画像分類入門 [ チーム・カルポ ]

チーム・カルポ 秀和システムビジョントランスフォーマーサイシンシーエヌエヌアーキテクチャガゾウブンルイニュウモン チームカルポ 発行年月：2024年10月18日 予約締切日：2024年10月17日 ページ数：740p サイズ：単行本 ISBN：9784798072852 1章 開発環境について／2章 Vision Transformerによる画像分類モデルの実装（PyTorch編）／3章 Vision Transformerの性能を引き上げる／4章 Vision Transformerによる画像分類モデルの実装（Keras編）／5章 Swin Transformerを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch編）／6章 Swin Transformerを用いた画像分類モデルの実装（Keras編）／7章 T2TーViTを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）／8章 CoAtNetを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）／9章 BoTNetを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）／10章 EdgeNeXtを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）／11章 ConvMixerを用いた画像分類モデルの実装（Keras）／12章 GCViTを用いた画像分類モデルの実装（Keras）／13章 ConvNeXtを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）／14章 MViTを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch） 脱CNN「Vision Transformer」と革新的物体認識モデル群の理論的背景からPythonによる実装までを詳細に解説！本書の中心となるテーマは、画像認識における画像分類です。画像分類は「画像がどのカテゴリに属するか」を判定するタスクであり、画像認識の中でも特に重要な役割を果たしています。自動運転、医療診断、監視システム、エンターテインメントに至るまで、画像分類技術の応用範囲は広大です。本書を通して画像分類モデルを活用した最先端の技術をお届けします。また本書では、すぐに実装していただけるよう、PyTorchやKerasを用いたプログラミングについても解説。ViTやSwin Transformerについては、PyTorchとKeras両者の実装コードを掲載しました。 本 パソコン・システム開発 その他

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】Vision Transformer入門【電子書籍】[ 片岡裕雄【監修】 ]

＜p＞＜strong＞※こちらの書籍、電子書籍版はフルカラーです＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞（概要）＜/strong＞＜br /＞ 自然言語処理分野におけるブレイクスルーとなったTransformerをコンピュータビジョンに応用したモデルがVision Transformer（ViT）です。さまざまなコンピュータビジョンのタスクにおいて、ディープラーニングではスタンダードとなっているRNN、CNN、および既存手法を用いた処理精度を上回ることが確認されています。＜br /＞ 本書は注目のViTの入門書です。Transformerの成り立ちからはじめ、その理論と実装を解説していきます。今後のViTの活用が期待される応用タスク、ViTから派生したモデルを紹介したあと、TransoformerとViTを分析し、その謎を解明していきます。今後も普及が期待されるViTを盛りだくさんでお届けします。＜/p＞ ＜p＞＜strong＞（こんな方におすすめ）＜/strong＞＜br /＞ ・ViTに興味のある方＜br /＞ ・実務で画像処理に取り組んでいる方＜/p＞ ＜p＞＜strong＞（目次）＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞第1章 TransformerからVision Transformerへの進化＜/strong＞＜br /＞ 1-1 自然言語処理におけるTransformerの登場＜br /＞ 1-2 Vision and Languageへの拡張＜br /＞ 1-3 コンピュータビジョンにおけるTransformer＜br /＞ ＜strong＞第2章 Vision Transformerの基礎と実装＜/strong＞＜br /＞ 2-1 準備＜br /＞ 2-2 ViTの全体像＜br /＞ 2-3 Input Layer＜br /＞ 2-4 Self-Attention＜br /＞ 2-5 Encoder＜br /＞ 2-6 ViTの実装＜br /＞ ＜strong＞第3章 実験と可視化によるVision Transformerの探求＜/strong＞＜br /＞ 3-1 実験の概要＜br /＞ 3-2 使用するデータセット＜br /＞ 3-3 実験条件＜br /＞ 3-4 既存手法との比較＜br /＞ 3-5 データ拡張における比較＜br /＞ 3-6 位置埋め込みの可視化＜br /＞ 3-7 ViTにおける判断根拠の可視化＜br /＞ 3-8 ViTが捉えているモノ＜br /＞ ＜strong＞第4章 コンピュータビジョンタスクへの応用＜/strong＞＜br /＞ 4-1 コンピュータビジョンのサブタスク＜br /＞ 4-2 画像認識への応用＜br /＞ 4-3 物体検出、セマンティックセグメンテーションへの応用＜br /＞ 4-4 動画認識への応用＜br /＞ 4-5 オブジェクトトラッキングへの応用＜br /＞ 4-6 3Dビジョンへの応用＜br /＞ 4-7 その他のコンピュータビジョンサブタスクへの応用＜br /＞ 4-8 Transformer応用のまとめと展望＜br /＞ ＜strong＞第5章 Vision and Languageタスクへの応用＜/strong＞＜br /＞ 5-1 Vision and Languageのサブタスク＜br /＞ 5-2 VQAへの応用＜br /＞ 5-3 Image Captioningへの応用＜br /＞ 5-4 Embodied AIへの応用＜br /＞ 5-5 その他のVision and Languageサブタスクへの応用＜br /＞ 5-6 Vision and Languageのまとめと展望＜br /＞ ＜strong＞第6章 Vision Transformerの派生手法＜/strong＞＜br /＞ 6-1 ViT派生手法の分類＜br /＞ 6-2 Swin Transformer＜br /＞ 6-3 DeiT＜br /＞ 6-4 CvT＜br /＞ 6-5 SegFormer＜br /＞ 6-6 TimeSformer＜br /＞ 6-7 MAE＜br /＞ ＜strong＞第7章 Transformerの謎を読み解く＜/strong＞＜br /＞ 7-1 Transformerの謎に人々は驚き困惑した＜br /＞ 7-2 Positional Embeddingの謎＜br /＞ 7-3 Multi-Head Attentionの謎＜br /＞ 7-4 Layer Normalizationの謎＜br /＞ ＜strong＞第8章 Vision Transformerの謎を読み解く＜/strong＞＜br /＞ 8-1 ViT vs CNN vs MLPの三国時代の到来＜br /＞ 8-2 ViTはCNNと同じく局所特徴を学習する＜br /＞ 8-3 ViTはより形状に反応する？＜br /＞ 8-4 ViTは早期から大域的な領域も見ている＜br /＞ 8-5 ViTはCNNやMLPよりもノイズや敵対的攻撃に頑健？＜br /＞ 8-6 3つのモデルの特性と使い分けの勘どころ＜br /＞ 8-7 ViTの新常識＜/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。

Computer Vision LibraryVision Transformer入門 新しいコンピュータビジョンの世界／片岡裕雄／山本晋太郎／徳永匡臣【3000円以上送料無料】

著者片岡裕雄(監修) 山本晋太郎(著) 徳永匡臣(著)出版社技術評論社発売日2022年09月ISBN9784297130589ページ数263Pキーワードびじよんとらんすふおーまーにゆうもんヴいじよんとら ビジヨントランスフオーマーニユウモンヴイジヨントラ かたおか ひろかつ やまもと カタオカ ヒロカツ ヤマモト9784297130589内容紹介自然言語処理分野におけるブレイクスルーとなったTransformerをコンピュータビジョンに応用したモデルがVision Transformer（ViT）です。さまざまなコンピュータビジョンのタスクにおいて、ディープラーニングではスタンダードとなっているRNN、CNN、および既存手法を用いた処理精度を上回ることが確認されています。本書は注目のViTの入門書です。Transformerの成り立ちからはじめ、その理論と実装を解説していきます。今後のViTの活用が期待される応用タスク、ViTから派生したモデルを紹介したあと、TransoformerとViTを分析し、その謎を解明していきます。今後も普及が期待されるViTを盛りだくさんでお届けします。目次1章 TransformerからVision Transformerへの進化2章 Vision Transformerの基礎と実装3章 実験と可視化によるVision Transformerの探求4章 コンピュータビジョンへの応用5章 Vision and Languageへの応用6章 Vision Transformerの派生手法7章 Transformerの謎を読み解く8章 Vision Transformerの謎を読み解く※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 TransformerからVision Transformerへの進化/第2章 Vision Transformerの基礎と実装/第3章 実験と可視化によるVision Transformerの探求/第4章 コンピュータビジョンへの応用/第5章 Vision and Languageへの応用/第6章 Vision Transformerの派生手法/第7章 Transformerの謎を読み解く/第8章 Vision Transformerの謎を読み解く

【楽天ブックスならいつでも送料無料】Vision Transformer入門 [ 片岡 裕雄 ]

片岡 裕雄 山本 晋太郎 技術評論社ビジョントランスフォーマーニュウモン カタオカ ヒロカツ ヤマモト シンタロウ 発行年月：2022年09月17日 予約締切日：2022年07月26日 ページ数：272p サイズ：単行本 ISBN：9784297130589 片岡裕雄（カタオカヒロカツ） 国立研究開発法人産業技術総合研究所人工知能研究センター主任研究員。2014年慶應義塾大学大学院理工学研究科後期博士課程修了、博士（工学）。2020年10月より国立研究開発法人産業技術総合研究所主任研究員。画像認識、動画解析、人物行動解析に従事。2011／2020年VIEW小田原賞、2019年度産総研論文賞、ACCV 2020 BEST PAPER HONORABLE MENTION AWARD受賞 山本晋太郎（ヤマモトシンタロウ） 2022年3月に早稲田大学先進理工学研究科物理学及応用物理学専攻にて博士後期課程を修了し、博士（工学）を取得。学生時代は主にコンピュータビジョンと自然言語処理の分野の研究に従事。博士論文のテーマは、効率的な研究コミュニケーションのための科学論文解析。現在は企業の研究開発部門に勤める会社員 徳永匡臣（トクナガマサオミ） 株式会社野村総合研究所AIソリューション推進部AI tech lab．所属。2019年3月、東北大学工学部を卒業。2021年3月、東京工業大学大学院情報理工学院情報工学系知能情報コースにて修士課程を修了。現在は、コンピュータビジョンおよび自然言語処理の業務に従事 箕浦大晃（ミノウラヒロアキ） 中部大学大学院工学研究科情報工学専攻博士後期課程3年。2020年中部大学大学院博士前期課程情報工学専攻修了。同大学大学院博士後期課程情報工学専攻在学中。コンピュータビジョン、パターン認識の研究に従事 QIUYUE 国立研究開発法人産業技術総合研究所人工知能研究センター研究員。2021年3月筑波大学大学院システム情報工学研究科博士後期課程修了（工学）、2021年10月より産業技術総合研究所人工知能研究センター研究員。言語と画像のマルチモーダルタスク・画像認識・3次元認識・動画像認識に従事 品川政太朗（シナガワセイタロウ） 奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科情報科学領域助教（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章 TransformerからVision Transformerへの進化／第2章 Vision Transformerの基礎と実装／第3章 実験と可視化によるVision Transformerの探求／第4章 コンピュータビジョンへの応用／第5章 Vision and Languageへの応用／第6章 Vision Transformerの派生手法／第7章 Transformerの謎を読み解く／第8章 Vision Transformerの謎を読み解く 本 パソコン・システム開発 その他

秀和システム【3980円以上送料無料】Vision Transformer／最新CNNアーキテクチャ画像分類入門 PyTorch／Kerasライブラリによる実践ディープラーニング・プログラミング／チーム・カルポ／著

秀和システム

【中古】Transformerによる自然言語処理/朝倉書店/デニス・ロスマン（単行本（ソフトカバー））

◆◆◆非常にきれいな状態です。中古商品のため使用感等ある場合がございますが、品質には十分注意して発送いたします。 【毎日発送】 商品状態 著者名 デニス・ロスマン、黒川利明 出版社名 朝倉書店 発売日 2022年04月05日 ISBN 9784254122657

技術評論社Vision Transformer入門 新しいコンピュータビジョンの世界

技術評論社

DETR〈DEtection TRansformer〉＆最新・物体検出アーキテクチャ入門 ViT／CenterNet／Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミング

チーム・カルポ／著本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名秀和システム新出版年月2025年07月サイズ795P 24cmISBNコード9784798074061コンピュータ プログラミング 機械学習・深層学習商品説明DETR〈DEtection TRansformer〉＆最新・物体検出アーキテクチャ入門 ViT／CenterNet／Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミングデイ-イ-テイ-ア-ル デイテクシヨン トランスフオ-マ- アンド サイシン ブツタイ ケンシユツ ア-キテクチヤ ニユウモン デイ-イ-テイ-ア-ル アンド サイシン ブツタイ ケンシユツ ア-キテクチヤ ニユウモン DETR...※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2025/06/30

【メール便不可商品】Transformerによる自然言語処理 / 原タイトル:Transformers for Natural Language Processing[本/雑誌] / DenisRothman/〔著〕 黒川利明/訳

ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞テキスト生成、機械翻訳、文章要約、感情分析、ニュース分析...標準モデルtransformerを知る必携書!BERTやGPT‐2/GPT‐3などのモデルを理解し、実践!＜収録内容＞第1部 transformerアーキテクチャの紹介(transformerのモデルアーキテクチャ入門BERTモデルの調整RoBERTaモデルのゼロからの事前訓練)第2部 自然言語理解とテキスト生成にtransformerを適用する(transformerによる下流NLPタスクtransformerによる機械翻訳OpenAI GPT‐2とGPT‐3モデルでテキスト生成する ほか)第3部 先進言語理解技法(データに語らせる:ストーリー、質問応答予測をするために顧客の感情を検出するtransformerでフェイクニュース分析)＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-2726721DenisRothman / [Cho] Kurokawa Toshiaki / Yaku / Transformer Niyoru Shizen Gengo Shori / Original Title: Transformers for Natural Language Processingメディア：本/雑誌重量：540g発売日：2022/04JAN：9784254122657Transformerによる自然言語処理 / 原タイトル:Transformers for Natural Language Processing[本/雑誌] / DenisRothman/〔著〕 黒川利明/訳2022/04発売

Vision Transformer入門 新しいコンピュータビジョンの世界

片岡裕雄／監修 山本晋太郎／著 徳永匡臣／著 箕浦大晃／著 邱【ゲツ】／著 品川政太朗／著Computer Vision Library本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名技術評論社出版年月2022年09月サイズ263P 23cmISBNコード9784297130589コンピュータ プログラミング 機械学習・深層学習Vision Transformer入門 新しいコンピュータビジョンの世界ビジヨン トランスフオ-マ- ニユウモン ヴイジヨン トランスフオ-マ- ニユウモン VISION／TRANSFORMER／ニユウモン アタラシイ コンピユ-タ ビジヨン ノ セカイ コンピユ-タ- ヴイジヨン ライブラリ- COMPUTER VI...第1章 TransformerからVision Transformerへの進化｜第2章 Vision Transformerの基礎と実装｜第3章 実験と可視化によるVision Transformerの探求｜第4章 コンピュータビジョンへの応用｜第5章 Vision and Languageへの応用｜第6章 Vision Transformerの派生手法｜第7章 Transformerの謎を読み解く｜第8章 Vision Transformerの謎を読み解く※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2022/09/17

秀和システム【送料無料】DETR〈DEtection TRansformer〉＆最新・物体検出アーキテクチャ入門 ViT／CenterNet／Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミング／チーム・カルポ／著

秀和システム

DETR〈DEtection TRansformer〉&最新・物体検出アーキテクチャ入門 ViT/CenterNet/Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミング／チーム・カルポ【1000円以上送料無料】

著者チーム・カルポ(著)出版社秀和システム新発売日2025年07月ISBN9784798074061ページ数795Pキーワードでいーいーていーあーるでいてくしよんとらんすふおー デイーイーテイーアールデイテクシヨントランスフオー ち-む／かるぽ チ-ム／カルポ9784798074061内容紹介Transformerを用いた代表的検出モデル「DETR」を中心に、ViT（Vision Transformer）による物体領域の検出、「CenterNet」による中心点予測型の検出、言語生成型アプローチである「Pix2Seq」、さらには「RetinaNet」などのCNN系アーキテクチャまで幅広くカバー、近年の物体検出分野の主要モデルを、比較・理解しながら習得できます。全編にわたり、「Keras」（一部対応）と「PyTorch」の両ライブラリに対応しており、モデルの構築、推論、可視化、バックボーン（ResNet101/152）の変更や、COCOデータセットを用いた大規模推論処理の実装までを丁寧に解説しました。画像分類のその先…「どこに、何があるのかを検出する」という実践的課題に挑むすべての人にお勧めの一冊です。1章 開発環境について2章 ViTモデルによる物体領域の検出（Keras）3章 ViTモデルによる物体領域の検出（PyTorch）4章 CenterNetによる物体領域の検出（PyTorch）5章 DETRモデルによる物体検出（ResNet101）6章 ResNet152をバックボーンとするDETRによる物体検出7章 COCOトレーニングセットを使用下物体検出8章 事前トレーニング済みDETRモデルによる物体検出9章 Pix2Seqモデルを用いた物体検出（PyTorch）10章 RetinaNetによる物体検出（Keras）※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1章 開発環境について/2章 ViTモデルによる物体領域の検出（Keras）/3章 ViTモデルによる物体領域の検出（PyTorch）/4章 CenterNetによる物体領域の検出（PyTorch）/5章 DETRモデルによる物体検出（ResNet‐101）/6章 ResNet‐152をバックボーンとするDETRによる物体検出/7章 COCOトレーニングセットを使用した物体検出/8章 事前トレーニング済みDETRモデルによる物体検出/9章 Pix2Seqモデルを用いた物体検出（PyTorch）/10章 RetinaNetによる物体検出（Keras）

DETR〈DEtection TRansformer〉＆最新・物体検出アーキテクチャ入門 ViT／CenterNet／Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミング

チーム・カルポ／著本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名秀和システム新出版年月2025年07月サイズ795P 24cmISBNコード9784798074061コンピュータ プログラミング 機械学習・深層学習DETR〈DEtection TRansformer〉＆最新・物体検出アーキテクチャ入門 ViT／CenterNet／Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミングデイ-イ-テイ-ア-ル デイテクシヨン トランスフオ-マ- アンド サイシン ブツタイ ケンシユツ ア-キテクチヤ ニユウモン デイ-イ-テイ-ア-ル アンド サイシン ブツタイ ケンシユツ ア-キテクチヤ ニユウモン DETR...※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2025/06/30

【コンビニ・銀行振込不可】DETR〈DEtection TRansformer〉＆最新・物体検出アーキテクチャ入門 ViT/CenterNet/Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミング チーム・カルポ/著

■ISBN:9784798074061★日時指定・銀行振込をお受けできない商品になりますタイトルDETR〈DEtection TRansformer〉＆最新・物体検出アーキテクチャ入門 ViT/CenterNet/Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミング チーム・カルポ/著ふりがなでい-い-てい-あ-るでいてくしよんとらんすふお-ま-あんどさいしんぶつたいけんしゆつあ-きてくちやにゆうもんでい-い-てい-あ-るあんどさいしんぶつたいけんしゆつあ-きてくちやにゆうもんDETR/DETECTION/TRA発売日202507出版社秀和システム新ISBN9784798074061大きさ795P 24cm著者名チーム・カルポ/著

秀和システム【送料無料】DETR〈DEtection TRansformer〉＆最新・物体検出アーキテクチャ入門 ViT／CenterNet／Pix2Seqを活用した実践ディープラーニング・プログラミング／チーム・カルポ／著

秀和システム

Vision Transformer／最新CNNアーキテクチャ画像分類入門 PyTorch／Kerasライブラリによる実践ディープラーニング・プログラミング

チーム・カルポ／著本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名秀和システム新出版年月2024年10月サイズ738P 24cmISBNコード9784798072852コンピュータ プログラミング 機械学習・深層学習Vision Transformer／最新CNNアーキテクチャ画像分類入門 PyTorch／Kerasライブラリによる実践ディープラーニング・プログラミングビジヨン トランスフオ-マ- サイシン シ-エヌエヌ ア-キテクチヤ ガゾウ ブンルイ ニユウモン ヴイジヨン トランスフオ-マ- サイシン シ-エヌエヌ ア-キテクチヤ ガゾウ ブンルイ ニユウモン VISION／TRANSFORMER...※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2024/10/19

Vision Transformer／最新CNNアーキテクチャ画像分類入門 PyTorch／Kerasライブラリによる実践ディープラーニング・プログラミング

チーム・カルポ／著本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名秀和システム新出版年月2024年10月サイズ738P 24cmISBNコード9784798072852コンピュータ プログラミング 機械学習・深層学習商品説明Vision Transformer／最新CNNアーキテクチャ画像分類入門 PyTorch／Kerasライブラリによる実践ディープラーニング・プログラミングビジヨン トランスフオ-マ- サイシン シ-エヌエヌ ア-キテクチヤ ガゾウ ブンルイ ニユウモン ヴイジヨン トランスフオ-マ- サイシン シ-エヌエヌ ア-キテクチヤ ガゾウ ブンルイ ニユウモン VISION／TRANSFORMER...※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2024/10/19

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】Vision Transformer／最新CNNアーキテクチャ 画像分類入門【電子書籍】[ チーム・カルポ ]

＜p＞ViTを使用して画像認識や画像分類のプログラミングを行う解説書です。画像分類の最先端技術を紹介するとともに、PyTorchやKerasを用いたプログラミングを掲載し、すぐに実践することができます。＜/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。

【コンビニ・銀行振込不可】Vision Transformer/最新CNNアーキテクチャ画像分類入門 PyTorch/Kerasライブラリによる実践ディープラーニング・プログラミング チーム・カルポ/著

■ISBN:9784798072852★日時指定・銀行振込をお受けできない商品になりますタイトルVision Transformer/最新CNNアーキテクチャ画像分類入門 PyTorch/Kerasライブラリによる実践ディープラーニング・プログラミング チーム・カルポ/著ふりがなびじよんとらんすふお-ま-さいしんし-えぬえぬあ-きてくちやがぞうぶんるいにゆうもんヴいじよんとらんすふお-ま-さいしんし-えぬえぬあ-きてくちやがぞうぶんるいにゆうもんVISION/TRANSFORMER/さいしん/CNN発売日202410出版社秀和システム新ISBN9784798072852大きさ738P 24cm著者名チーム・カルポ/著

秀和システムVision Transformer 最新CNNアーキテクチャ画像分類入門 PyTorch Kerasライブラリによる実践ディープラーニング・プログラミング チーム・カルポ 著

秀和システム

技術評論社 Computer Vision Library【3980円以上送料無料】Vision Transformer入門 新しいコンピュータビジョンの世界／片岡裕雄／監修 山本晋太郎／著 徳永匡臣／著 箕浦大晃／著 邱【ゲツ】／著 品川政太朗／著

Computer Vision Library 技術評論社 画像認識 263P 23cm ビジヨン トランスフオ-マ- ニユウモン ヴイジヨン トランスフオ-マ- ニユウモン VISION／TRANSFORMER／ニユウモン アタラシイ コンピユ-タ ビジヨン ノ セカイ コンピユ-タ- ヴイジヨン ライブラリ- COMPUTER VISION カタオカ，ヒロカツ ヤマモト，シンタロウ トクナガ，マサオミ ミノウラ，ヒロアキ キユウ，ゲツ シナガワ，セイタロウ

Vision Transformer入門 新しいコンピュータビジョンの世界

片岡裕雄／監修 山本晋太郎／著 徳永匡臣／著 箕浦大晃／著 邱【ゲツ】／著 品川政太朗／著Computer Vision Library本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名技術評論社出版年月2022年09月サイズ263P 23cmISBNコード9784297130589コンピュータ プログラミング 機械学習・深層学習商品説明Vision Transformer入門 新しいコンピュータビジョンの世界ビジヨン トランスフオ-マ- ニユウモン ヴイジヨン トランスフオ-マ- ニユウモン VISION／TRANSFORMER／ニユウモン アタラシイ コンピユ-タ ビジヨン ノ セカイ コンピユ-タ- ヴイジヨン ライブラリ- COMPUTER VI...第1章 TransformerからVision Transformerへの進化｜第2章 Vision Transformerの基礎と実装｜第3章 実験と可視化によるVision Transformerの探求｜第4章 コンピュータビジョンへの応用｜第5章 Vision and Languageへの応用｜第6章 Vision Transformerの派生手法｜第7章 Transformerの謎を読み解く｜第8章 Vision Transformerの謎を読み解く※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2022/09/17

Vision Transformer/最新CNNアーキテクチャ画像分類入門 PyTorch/Kerasライブラリによる実践ディープラーニング・プログラミング／チーム・カルポ【1000円以上送料無料】

著者チーム・カルポ(著)出版社秀和システム新発売日2024年10月ISBN9784798072852ページ数738Pキーワードびじよんとらんすふおーまーさいしんしーえぬえぬあー ビジヨントランスフオーマーサイシンシーエヌエヌアー ち-む／かるぽ チ-ム／カルポ9784798072852内容紹介本書の中心となるテーマは、画像認識における画像分類です。画像分類は「画像がどのカテゴリに属するか」を判定するタスクであり、画像認識の中でも特に重要な役割を果たしています。自動運転、医療診断、監視システム、エンターテインメントに至るまで、画像分類技術の応用範囲は広大です。本書を通して画像分類モデルを活用した最先端の技術をお届けします。また、本書では、すぐに実装していただけるよう、PyTorchやKerasを用いたプログラミングについても解説。ViTやSwin Transformerについては、PyTorchとKeras両者の実装コードを掲載しました。1章 開発環境について2章 Vision Transformerによる画像分類モデルの実装（PyTorch編）3章 VisionTransformerの性能を引き上げる4章 VisionTransformerによる画像分類モデルの実装（Keras編）5章 Swin Transformerを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch編）6章 Swin Transformerを用いた画像分類モデルの実装（Keras編）7章 T2T-ViTを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）8章 CoAtNetを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）9章 BoTNetを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）10章 EdgeNeXtを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）11章 ConvMixerを用いた画像分類モデルの実装（Keras）12章 GCViTを用いた画像分類モデルの実装（Keras）13章 ConvNeXtを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）14章 MViTを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1章 開発環境について/2章 Vision Transformerによる画像分類モデルの実装（PyTorch編）/3章 Vision Transformerの性能を引き上げる/4章 Vision Transformerによる画像分類モデルの実装（Keras編）/5章 Swin Transformerを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch編）/6章 Swin Transformerを用いた画像分類モデルの実装（Keras編）/7章 T2T‐ViTを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）/8章 CoAtNetを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）/9章 BoTNetを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）/10章 EdgeNeXtを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）/11章 ConvMixerを用いた画像分類モデルの実装（Keras）/12章 GCViTを用いた画像分類モデルの実装（Keras）/13章 ConvNeXtを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）/14章 MViTを用いた画像分類モデルの実装（PyTorch）

【楽天ブックスならいつでも送料無料】生成 Deep Learning 第2版 絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする [ David Foster ]

絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする David Foster 松田 晃一 オライリー・ジャパンセイセイディープラーニングダイニハン デビット フォスター マツダ コウイチ 発行年月：2024年08月06日 予約締切日：2024年06月26日 ページ数：520p サイズ：単行本 ISBN：9784814400751 フォスター，デビッド（Foster,David） データサイエンティスト、起業家、教育者。専門は、クリエイティブ分野におけるAIの活用。Applied Data Science Partners（ADSP）の共同設立者として、組織がデータとAIの改革力を活用できるようにする手助けをしている。ケンブリッジ大学のトリニティ・カレッジで数学の修士号、ウォーリック大学でオペレーションズ・リサーチの修士号を取得。Machine Learning Institute Certificate（MLI）の教職員でもあり、AIの実用的な応用と現実世界の問題解決に焦点を当てて研究している。研究テーマはAIアルゴリズムの透明性と解釈可能性の向上で、ヘルスケアにおける説明可能な機械学習に関する文献を発表している 松田晃一（マツダコウイチ） 石川県羽咋市生まれ。博士（工学、東京大学）。元ソフトウェア技術者／研究者／管理職、PAW∧2のクリエータ／大学教授。最近立ち上げたPythonプログラミング入門の講義がうまくでき書籍化を考えている。HCI／AR／UX、画像系機械学習などに興味を持つ。コンピュータで「少し楽しく」「少し面白く」「少し新しく」「少し便利に」。夏と海、旅行（沖縄、温泉）、絵画をこよなく愛す。以前はフリーソフト（tgif）を開発し、漫画・イラストを描きコミケで売る 小沼千絵（オヌマチエ） 東京工業大学情報科学科卒業。電機メーカーに入社。日本語処理、アプリケーション開発環境、ネットワークルーティング関連の業務に携わった後、Webサイトの構築、運営に従事した。どちらかというと、プログラミング自体よりもドキュメント類の作成のほうを進んでやりたがる、技術者としては少し変わり者。特にマニュアルの制作と技術英語の翻訳に強い興味を持っている（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1部 生成ディープラーニング入門（生成モデリング／ディープラーニング）／第2部 手法（変分オートエンコーダ／敵対的生成ネットワーク／自己回帰モデル／正規化フローモデル／エネルギーベースモデル／拡散モデル）／第3部 応用（トランスフォーマ／高度なGAN／音楽生成／世界モデル／マルチモーダルモデル／まとめ） 生成AIの本格的な解説書。本書はディープラーニングの基礎から始まり、画像、テキスト、音楽を生成する最先端のアーキテクチャへと進んでいきます。具体的には、変分オートエンコーダ（VAE）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、トランスフォーマ、正規化フロー、エネルギーベースモデル、GPT、ノイズ除去拡散モデルなどインパクトの強い生成モデルをTensorFlowとKerasで開発します。対象読者は、機械学習エンジニアやデータサイエンティスト。読者は生成AIのモデルを理解するだけでなく、本書掲載のヒントやテクニックを通して、モデルをより効率的に学習させる方法、より創造的なモデルを作成する方法をマスターできます。 本 パソコン・システム開発 プログラミング その他 パソコン・システム開発 その他