商品の説明
内容紹介
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。
ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。
ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか?なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか?といった“Why"に関する問題も取り上げます。
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だいたいの目次
１章 Python入門
２章 パーセプトロン
３章 ニューラルネットワーク
４章 ニューラルネットワークの学習
５章 誤差逆伝播法
６章 学習に関するテクニック
７章 畳み込みニューラルネットワーク
８章 ディープラーニング
付録A Softmax-with-Loss レイヤの計算グラフ
感想
ほとんどライブラリを使わないで、自分で簡単なコードを作りながら、少しづつディープラーニングを理解していくという目的の本。
ほとんどライブラリを使わないから、すごいディープラーニングを作れないけど、最低限のディープラーニングを作りながらディープラーニングの概要が分かるので良い。
