高校数学で学ぶディープラーニング : 画像認識への入門コース

著者

書誌事項

高校数学で学ぶディープラーニング : 画像認識への入門コース

竹内淳著

東京図書, 2022.7

タイトル別名

Deep learning

ディープラーニング : 高校数学で学ぶ : 画像認識への入門コース

タイトル読み

コウコウ スウガク デ マナブ ディープ ラーニング : ガゾウ ニンシキ エノ ニュウモン コース

大学図書館所蔵 件 / 全95件

この図書・雑誌をさがす

注記

参考文献: p[237]-238

索引: p[242]-245

内容説明・目次

内容説明

「ディープラーニングや画像認識って、どんな仕組みなの？」という方のために、理論と実践をやさしく解説。「プログラミングやＰｙｔｈｏｎをやったことがない」という方もどうぞ！高校数学でわかります！

目次

  • 第１章　神経の模倣—学習する機械のモデルは何？
  • 第２章　画像認識への第一歩—手計算とプログラムによるパラメーターの決定
  • 第３章　勾配降下法と合成関数の微分—パラメーターをいかにして最適化するか
  • 第４章　誤差逆伝播法—隠れ層のパラメーターの最適化とは
  • 第５章　ディープラーニングの実践—さっそく操ってみよう！
  • 第６章　ニューラルネットワークのモデルの改良—もっと使いやすく！もっと便利に！
  • 第７章　畳み込みニューラルネットワーク—謎の言葉「畳み込み」？
  • 第８章　リカレントニューラルネットワーク—リカレントって何？
  • 補章　高校数学の補強編　微分を思い出そう！—微分と勾配の関係は？

「BOOKデータベース」 より

詳細情報

ページトップへ