Excelでわかるディープラーニング超入門 : RNN・DQN編

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Bibliographic Information

Excelでわかるディープラーニング超入門 : RNN・DQN編

涌井良幸, 涌井貞美著

技術評論社, 2019.5

Other Title

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

Title Transcription

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

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Note

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

Description and Table of Contents

Description

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。

Table of Contents

  • 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

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Details

  • NCID
    BB28159661
  • ISBN
    • 9784297105167
  • Country Code
    ja
  • Title Language Code
    jpn
  • Text Language Code
    jpn
  • Place of Publication
    東京
  • Pages/Volumes
    223p
  • Size
    21cm
  • Classification
  • Subject Headings
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