機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門

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機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門
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内容紹介

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目次

  • 1章 はじめに
  • 2章 機械学習と深層学習
  • なぜ深層学習か?/機械学習とは何か/統計入門/機械学習の基礎/表現学習と深層学習の進展
  • 3章 ニューラルネット
  • 神経細胞のネットワーク/形式ニューロン/パーセプトロン/順伝播型ニューラルネットワークの構造/ニューラルネットによる機械学習/活性化関数/なぜ深層とすることが重要なのか
  • 4章 勾配降下法による学習
  • 勾配降下法/改良された勾配降下法/重みパラメータの初期値の取り方/訓練サンプルの前処理/
  • 5章 深層学習の正則化
  • 汎化性能と正則化/重み減衰/早期終了/重み共有/データ拡張とノイズの付加/バギング/ドロップアウト/深層表現のスパース化/バッチ正規化
  • 6章 誤差逆伝播法
  • パーセプトロンの学習則とデルタ則/誤差逆伝播法/誤差逆伝播法はなぜ早いのか/勾配消失問題,パラメータ爆発とその対応策
  • 7章 自己符号化器
  • データ圧縮と主成分分析/自己符号化器/スパース自己符号化器/積層自己符号化器と事前学習/デノイジング自己符号化器/収縮自己符号化器
  • 8章 畳み込みニューラルネット
  • 一次視覚野と畳み込み/畳み込みニューラルネット/CNN の誤差逆伝播法/学習済みモデルと転移学習/CNN はどのようなパターンを捉えているのか/脱畳み込みネットワーク/インセプションモジュール
  • 9章 再帰型ニューラルネット
  • 時系列データ/再帰型ニューラルネット/機械翻訳への応用/RNN の問題点/長・短期記憶/再帰型ニューラルネットと自然言語処理
  • 10章 ボルツマンマシン
  • グラフィカルモデルと確率推論/ボルツマンマシン/ボルツマンマシンの学習と計算量爆発/ギブスサンプリングとボルツマンマシン/平均場近似/制限付きボルツマンマシン/コントラスティブダイバージェンス法とその理論/ディープビリーフネットワーク/ディープボルツマンマシン
  • 11章 深層強化学習
  • 強化学習/関数近似と深層 Q ネット/アタリゲームと DQN/方策学習/アルファ碁
  • 付録 確率の基礎/変分法

製品情報

製品名 機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門
著者名 著:瀧 雅人
発売日 2017年10月21日
価格 定価:3,300円(本体3,000円)
ISBN 978-4-06-153828-3
判型 A5
ページ数 352ページ

著者紹介

著:瀧 雅人(タキ マサト)

理化学研究所 数理創造プログラム(iTHEMS) 上級研究員

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