なっとく!ディープラーニング : 最小のコードで学習する深層学習のすべて
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なっとく!ディープラーニング : 最小のコードで学習する深層学習のすべて
翔泳社, 2020.3
- タイトル別名
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Grokking deep learning
なっとくディープラーニング : 最小のコードで学習する深層学習のすべて
- タイトル読み
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ナットク!ディープ ラーニング : サイショウ ノ コード デ ガクシュウ スル シンソウ ガクシュウ ノ スベテ
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注記
原著 (Manning Publications, c2018) の翻訳
内容説明・目次
内容説明
本書は、ディープラーニングの基礎を理解し、主要なディープラーニングフレームワークを使いこなせるようになることを目的として書かれています。最初にニューラルネットワークの基礎に重点的に取り組んだ後、高度な層やアーキテクチャを詳しく見ていきます。
目次
- ディープラーニング入門—ディープラーニングを学ぶのはなぜか
- 基本概念—機械はどのように学習するか
- ニューラル予測—順伝播
- ニューラル学習—勾配降下法
- 一度に複数の重みを学習する—勾配降下法を汎化させる
- 初めてのディープニューラルネットワークの構築—誤差逆伝播法
- ニューラルネットワークの描き方—頭の中で、そして紙の上で
- シグナルを学習し、ノイズを取り除く—正則化とバッチ
- 確率と非線形性のモデル化—活性化関数
- エッジとコーナーに関するニューラル学習—畳み込みニューラルネットワーク
- 言語を理解するニューラルネットワーク—ｋｉｎｇ‐ｍａｎ＋ｗｏｍａｎは何か
- シェイクスピアのような文章を書くニューラルネットワーク—可変長データのためのリカレント層
- 自動最適化—ディープラーニングフレームワークを構築しよう
- シェイクスピアのような文章を書くための学習—ＬＳＴＭ
- 未知のデータでのディープラーニング—フェデレーションラーニング
- 次のステップ—クイックガイド
「BOOKデータベース」 より