難解といわれるRNNとDQNを理解できる!
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書誌事項
難解といわれるRNNとDQNを理解できる!
（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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Recurrent neural network deep q-network
難解といわれるRNNとDQNを理解できる
- タイトル読み
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ナンカイ ト イワレル RNN ト DQN オ リカイ デキル
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注記
標題紙, 表紙の部編名の上部に「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
