いちばんやさしい ディープラーニング 入門教室
谷岡広樹(著)
,康シン(著)
/ソーテック社
作品情報
※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。端末により、見開き表示で、左右が逆になる場合があります。AI開発に必須の基礎理論をやさしく解説! ディープラーニングの基礎を身につけよう!本書は機械学習の一手法「ディープラーニング」の「いちばんやさしい」入門書です。【こんな人に】○「将来、AI開発に挑戦したい」という理系学生○「さらにステップアップしたい」というエンジニア○「ディープラーニング」の基礎理論を学びたい社会人○「TensorFlow+Keras」を使った実装を試したい経験者○「機械学習に必須の数学」を知りたい経験者おもに、AI開発への意欲を燃やす初心者に向けて、機械学習とディープラーニングの基礎理論、必須の数学的知識、Pythonによる実装を体系立てて説明します。豊富な図解とイラストで、初心者にもわかりやすい!本書を一通り終えれば、Pythonを駆使して自分なりのプログラムを実装できるようになるでしょう。■Chapter1 ディープラーニングと機械学習■Chapter2 Pythonの準備と基本文法■Chapter3 ディープラーニングの体験■Chapter4 ニューラルネットワークの基本■Chapter5 畳み込みニューラルネットワーク■Chapter6 ディープラーニングの応用さあ、あたなもこの本をきっかけに、ディープラーニングの世界に飛び込んでみませんか?
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商品情報
- ジャンル
- コンピュータ・情報 - アプリケーション・プログラミング
- 出版社
- ソーテック社
- 書籍発売日
- 2018.02.21
- Reader Store発売日
- 2018.02.28
- ファイルサイズ
- 124.6MB
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この作品のレビュー
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このレビューはネタバレを含みます
ディープラーニングのお勉強。
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序盤、数学の相当やさしいところからスタートしており、自分のような文系出身者にもわかりやすい内容だと期待したが、途中から全くついていくことができなくなった。もう少し周辺図書を読みこなさいと理解できなそう。
ニューロンが入力からの刺激に対して閾値を超えると発火するように、ある条件を満たしていると1、そうでないときは0を出力するような数式であると考えたものを活性化関数と呼びます。
ヘッブ則では、以下の考え方を用いて学習を行います。
「同時に発火したニューロン間のシナプス結合は強められる」
デルタ則では、以下の考え方を用いて学習を行います。
1.答えと神経の出力の差が大きいほど重みの修正値を大きくする。
2.入力値が大きいほど重みの修正値を大きくする。
…誤り(誤差)について、機械学習アルゴリズムの世界では、損失(loss)と呼んでいます。また判定結果が正解か、誤っているかを判定し、その誤差を評価する関数を損失関数と呼びます。
過学習は、それぞれの学習データに完全にフィットするように学習を訓練しようとするがために、訓練データ以外のサンプルに対してうまくいかないような学習を意味します。投稿日:2018.10.08
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