Excelでわかるディープラーニング超入門 : RNN・DQN編
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Excelでわかるディープラーニング超入門 : RNN・DQN編
技術評論社, 2019.5
- タイトル別名
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Excel (エクセル) でわかるディープラーニング超入門 (ちょうにゅうもん) : RNN (アールエヌエヌ) ・DQN編 (ディーキューエヌへん)
Excelでわかるディープラーニング超入門 : RNN・DQN編 : 難解といわれるRNNとDQNを理解できる!
Recurrent Neural Network・Deep Q-Network編
ディープラーニング : 超入門 : Excelでわかる : RNN・DQN編
ディープラーニング超入門 : Excelでわかる : RNN・DQN編
- タイトル読み
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Excel デ ワカル ディープ ラーニング チョウニュウモン : RNN・DQN ヘン
並立書誌 全1件
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難解といわれるRNNとDQNを理解できる! / 涌井良幸, 涌井貞美著
BC1520270X
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難解といわれるRNNとDQNを理解できる! / 涌井良幸, 涌井貞美著
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注記
標題紙, 表紙のタイトル関連情報の上部に「RNN・DQN」の展開形「Recurrent Neural Network Deep Q-Network」の表示あり
内容説明・目次
内容説明
進化発展するディープラーニング。その代表がRNN(Recurrent Neural Network/再帰型ニューラルネットワーク)とDQN(Deep Q‐Network/深層Qネットワーク)です。RNNは自然言語処理の分野で最も注目されるアルゴリズムです。またDQNは強化学習の手法で目覚ましい精度を挙げています。これらはいずれもAI応用の入り口となります。本書は、これらを万人のツールであるExcelを用いて、難しい数学やプログラミングの知識抜きに、動かしながら、目で見てしくみを理解できる画期的な入門書です。難解といわれるRNNとDQNの「最適化」などの難しい計算部分をExcelにまかせ、その動作原理をわかりやすく知ることができます。本書がAI学習のハードルを一気に下げてくれます。
目次
- 1章 RNN、DQNへの準備(はじめてのRNN、DQN;利用するExcel関数は10個あまり;最適化の計算を不要にしてくれるExcelソルバー;データ分析には最適化が不可欠)
- 2章 Excelでわかるニューラルネットワーク(出発点となるニューロンモデル;神経細胞をモデル化した人工ニューロン;ニューラルネットワークの考え方;ニューラルネットワークを式で表現;Excelでわかるニューラルネットワーク;普遍性定理)
- 3章 ExcelでわかるRNN(RNNの考え方;リカレントニューラルネットワークを式で表現;Excelでわかるリカレントニューラルネットワーク)
- 4章 ExcelでわかるQ学習(Q学習の考え方;Q学習を式で表現;ExcelでわかるQ学習)
- 5章 ExcelでわかるDQN(DQNの考え方;ExcelでわかるDQN)
- 付録
「BOOKデータベース」 より