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TensorFlowはじめました2 機械学習で超解像─Super Resolution
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あらすじ
本書はGoogleが公開している機械学習ライブラリ「TensorFlow(テンソルフロー)」を初めて使う読者のためのチュートリアルガイドです。シリーズ2冊目となる本書では、低解像度の画像を機械学習をつかって高解像度に変換する「超解像」をテーマに、機械学習に初めて触れるエンジニアのためのTensorFlowの基礎、実際に画像を使った機械学習に取り組むための初歩的な知識を掲載しています。 【目次】 TensorFlowの基礎 TensorFlowとは データフローグラフ Tensor(テンソル) 変数とプレースホルダー 演算子のオーバーロード ブロードキャスティング CNNで超解像 超解像とは モデルの定義 学習 画像処理 評価 超解像奮闘記 畳み込み層とパディング 画像の読み込み処理 活性化関数 さまざまなモデル モデル(9-5-5) 画質の指標(PSNR, SSIM) Batch Normalizationの導入