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目次

深層学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ)

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

  • 岡谷 貴之(著)/ 杉山 将(編)
  • 第1章 はじめに
    • 1.1 研究の歴史
    • 1.2 本書の構成
  • 第2章 順伝播型ネットワーク
    • 2.1 ユニットの出力
    • 2.2 活性化関数
    • 2.3 多層ネットワーク
    • 2.4 出力層の設計と誤差関数
  • 第3章 確率的勾配降下法
    • 3.1 勾配降下法
    • 3.2 確率的勾配降下法
    • 3.3 「ミニバッチ」の利用
    • 3.4 汎化性能と過適合
    • 3.5 過適合の緩和
    • 3.6 学習のトリック
  • 第4章 誤差逆伝播法
    • 4.1 勾配計算の難しさ
    • 4.2 2層ネットワークでの計算
    • 4.3 多層ネットワークへの一般化
    • 4.4 勾配降下法の完全アルゴリズム
    • 4.5 勾配消失問題
  • 第5章 自己符号化器
    • 5.1 概要
    • 5.2 ネットワークの設計
    • 5.3 自己符号化器の働き
    • 5.4 スパース正則化
    • 5.5 データの白色化
    • 5.6 ディープネットの事前学習
    • 5.7 その他の自己符号化器
  • 第6章 畳込みニューラルネット
    • 6.1 単純型細胞と複雑型細胞
    • 6.2 全体の構造
    • 6.3 畳込み
    • 6.4 畳込み層
    • 6.5 プーリング層
    • 6.6 正規化層
    • 6.7 勾配の計算
    • 6.8 実例:物体カテゴリ認識
  • 第7章 再帰型ニューラルネット
    • 7.1 系列データの分類
    • 7.2 RNNの構造
    • 7.3 順伝播計算
    • 7.4 逆伝播計算
    • 7.5 長・短期記憶(LSTM)
    • 7.6 入出力間で系列長が異なる場合
  • 第8章 ボルツマンマシン
    • 8.1 データの生成モデル
    • 8.2 ボルツマンマシン
    • 8.3 ギブスサンプリング
    • 8.4 隠れ変数を持つボルツマンマシン
    • 8.5 制約ボルツマンマシン(RBM)
    • 8.6 RBMの学習
    • 8.7 その他のユニット
    • 8.8 ディープビリーフネットワーク
    • 8.9 ディープボルツマンマシン
    • 8.10 性能比較