イラストで学ぶ ディープラーニング

イラストデマナブディープラーニング
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イラストで学ぶ ディープラーニング
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内容紹介

まずは、この1冊からはじめよう!
ディープラーニングをはじめて学びたい人を対象とした入門書です。

・カラー図版で、畳み込みニューラルネットワークなどの基礎的な手法が直感的に理解できます。
・CaffeやPylearn2などの主要ツールのインストール方法や活用事例を紹介しています。
・新たなツールとして最も注目されているChainerやTensorFlowのインストール方法や活用事例も紹介しています。

<主な目次>
第1章 序論
ディープラーニングとは/注目のきっかけ/なぜディープラーニングなのか/何がディープラーニングなのか

第2章 ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークの歴史/マカロック{ピッツの素子モデル/パーセプトロン/多層パーセプトロン/誤差逆伝播法/誤差関数と活性化関数/尤度関数/確率的勾配降下法/学習係数

第3章 畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワークの構成/畳み込み層/プーリング層/全結合層/出力層/ネットワークの学習方法

第4章 制約ボルツマンマシン
ホップフィールドネットワーク/ボルツマンマシン/制約ボルツマンマシン/コントラスティブ・ダイバージェンス/ディープ・ビリーフ・ネットワーク

第5章 オートエンコーダ
オートエンコーダ/デノイジング・オートエンコーダ/スパース・オートエンコーダ/スタックド・オートエンコーダ/事前学習への利用

第6章 汎化性能を向上させる方法
学習サンプル/前処理/活性化関数/ドロップアウト/ドロップコネクト

第7章 ディープラーニングのツール
ディープラーニングの開発環境/Theano/Pylearn2/Caffe/DIGITS/Chainer/TensorFlow

第8章 ディープラーニングの現在・未来
ディープラーニングの実用事例/ディープラーニングの先に

目次

  • 第1章 序論
  • ディープラーニングとは/注目のきっかけ/なぜディープラーニングなのか/何がディープラーニングなのか
  • 第2章 ニューラルネットワーク
  • ニューラルネットワークの歴史/マカロック{ピッツの素子モデル/パーセプトロン/多層パーセプトロン/誤差逆伝播法/誤差関数と活性化関数/尤度関数/確率的勾配降下法/学習係数
  • 第3章 畳み込みニューラルネットワーク
  • 畳み込みニューラルネットワークの構成/畳み込み層/プーリング層/全結合層/出力層/ネットワークの学習方法
  • 第4章 制約ボルツマンマシン
  • ホップフィールドネットワーク/ボルツマンマシン/制約ボルツマンマシン/コントラスティブ・ダイバージェンス/ディープ・ビリーフ・ネットワーク
  • 第5章 オートエンコーダ
  • オートエンコーダ/デノイジング・オートエンコーダ/スパース・オートエンコーダ/スタックド・オートエンコーダ/事前学習への利用
  • 第6章 汎化性能を向上させる方法
  • 学習サンプル/前処理/活性化関数/ドロップアウト/ドロップコネクト
  • 第7章 ディープラーニングのツール
  • ディープラーニングの開発環境/Theano/Pylearn2/Caffe/DIGITS/Chainer/TensorFlow
  • 第8章 ディープラーニングの現在・未来
  • ディープラーニングの実用事例/ディープラーニングの先に

製品情報

製品名 イラストで学ぶ ディープラーニング
著者名 著:山下 隆義
発売日 2016年02月23日
価格 定価 : 本体2,600円(税別)
ISBN 978-4-06-153825-2
判型 A5
ページ数 224ページ

著者紹介

著:山下 隆義(ヤマシタ タカヨシ)

中部大学工学部情報工学科 講師

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