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商品説明
ディープラーニングを初めて学ぶ人のための入門書。基礎となるニューラルネットワークやディープラーニングの基本的な手法、最近の応用的な手法などをイラストで解説。オープンソースとして公開されているツールも紹介する。【「TRC MARC」の商品解説】
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【商品解説】
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
著者紹介
山下 隆義
- 略歴
- 〈山下隆義〉中部大学大学院工学研究科博士後期課程修了。同大学工学部情報工学科講師。博士(工学)。
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丸善ジュンク堂書店のPR誌「書標」2016年4月号より
書標(ほんのしるべ)さん
囲碁AI「アルファ碁」がプロ棋士相手に勝ち越した件が記憶に新しいが、ここでもディープラーニングという技術が用いられている。コンピュータ自身に判断基準を獲得させることを目的とした、機械学習の手法だ。同社からは専門性の高い「機械学習プロフェッショナルシリーズ」も刊行されているが、本書はより広い読者に向けた入門書になっている。