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（2018年2月19日更新）

本書の「第3章画像処理」、「第6章Androidとの連携」で掲載されているサンプルコードをダウンロードできます。圧縮ファイルをダウンロードしていただき、適宜解凍してご利用ください。

本書の以下の部分に誤りがありました。ここに訂正するとともに、ご迷惑をおかけしたことを深くお詫び申し上げます。

（2018年1月29日最終更新）

誤

誤	`$ python scripts/models/train_model.py \ --config attention_rnn \ --hparams="batch_size=64,rnn_layer_sizes=[64,64]" \ --num_training_steps=20000`
正	`$ python scripts/models/generate_midi.py \ --bundle_file=my_model \ --num_outputs=10 \ --num_steps=128 \ --primer_melody="[60]"`

$ python scripts/models/train_model.py \
 --config attention_rnn \
 --hparams="batch_size=64,rnn_layer_sizes=[64,64]" \
 --num_training_steps=20000

正

$ python scripts/models/generate_midi.py \
 --bundle_file=my_model \
 --num_outputs=10 \
 --num_steps=128 \
 --primer_melody="[60]"

（以下2018年1月16日更新）

誤	`train_images,train_labels=inputs.inputs(train)`
正	`train_images,train_labels=inputs.train_batch(train)`

誤	表4.8 エンコーダ・デコーダモデルの文章生成結果
正	表4.8 エンコーダ・デコーダモデルの文章生成結果(学習データに対する結果)

誤	表4.9 文字ベースモデルの文章生成結果
正	表4.9 文字ベースモデルの文章生成結果(学習データに対する結果)