目次
イラストで学ぶディープラーニング
- 山下 隆義(著)
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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
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