TensorFlowはじめました 2

キーフレーズ

image padding conv shape 超解像 size train biases input images CHANNELS batch INDEX result path ground PADDING sess print リスト add initializer MODEL weights 画像 constant TensorFlow with t varl パディング FLAGS return stride import モデル srcnn step SIZE value convl name variable resized stddev CNN def TensorFIow truths const cropped scale checkpoint 学習 run dir weight sigmoid INPUT プレースホルダー file BICUBIC オペレーション mode blocks truth get pad scope resutt OUTPUT height btocks Session 処理 Tensor mean width learning output from num 畳み込み ReLU None グラフ inference future horizontal model extra initiatizer variabte tensorflow () constl global resize DEFINE プロック -3

目次本書について・本書の構成・前提知識・・開発環境・検証環境ソフトウェアのノヾージョン・サンプルコードの配布・サポート・表記関係について・・著作権について・免責事項・ライセンス・第 1 章 TensorFlow の基礎 TensorFlow とは・データフローグラフ・グラフの構築グラフの実行・テンソル (Tensor) Rank と Shape, Type ・・変数とプレースホルダー変数・プレースホルダー演算子のオーバーロードプロードキャスティング・ TensorBoard によるグラフの可視化・グラフの書き出し・・・ TensorBoard の起動・ 4 4 4 【 0 一 .0 尸 0 門 0 【 0 ^ 0 、 6 8 8 8 8 0 1 1 上ワ朝ワ朝、 :-0 8 8 0 11 1 ー亠 1 亠ワ 1 1 1 第 2 章 CNN で超解像・・超解像とはモデルの定義学習データの読み込み・・誤差関数の定義・・最適化アルゴリズムの設定・・・ワ 3 ワ朝ワ朝 LO 8 8 ワワ朝ワワワ 1 ワ 1 っ朝目次 2

学習の実行・・画像処理・パディングの付加・・プロックに分割・・超解像処理・・プロックの再構成・画像の保存 ( パディングの除去 ) 実行・・ワワ -4 ・ l.n ^ 0 「 / ー 8 ワ 1 っ 0 っ 0 っ 0 00 00 っ 0 っ 0 評価第 3 章超解像奮闘記畳み込み処理とパディング・畳み込み層・・パディングを設定する・・画像の読み込み処理活性化関数 ReLU ・・ Sigmoid 関数・・ -4 -4 盟 / 4 5 浦第 4 章さまざまなモデル・・モデル ( 9-5-5 ) 画質の指標 (PSNR, SSIM) ・カラー画像対応・・・ Batch NormaIization の導入・ 0 0 00 -0 参考・あとがき・謝辞著者紹介・・・ 76 ・・・ 78 ・・・ 78 ・・・ 81 目次 3

奥付

TensorFIow はじめました 2 超角牟( 象—Super Resolution 2017 年 6 月 2 日初版発行 ver. 1.0 (PDF 版 ) 著者有山圭二編集人山城敬発行人井芹昌信発行株式会社インプレス R & D 〒 101-0051 東京都千代田区神田神保町一丁目 105 番地 http://nextpublishing ・ jp/ 機械学習で・本書は著作権法上の保護を受けています。本書の一部あるいは全部について株式会社インプレス R & D から文書による許諾を得ずに、いかなる方法においても無断で複写、複製することは禁じられています。 02017 Keiji Ariyama. AII rights reserved. ISBN978-4-8443-9774-8 デジタルファースト型の新出版方式です。 http://nextpublishing.jp/ NextPub ⅱ shing メソッドは株式会社インプレス R & D が開発した、電子書籍と印刷書籍を同時発行できる ◎本書は NextPub ⅱ shing メソッドによって発行されています。 NextPubIishing