イラストで学ぶ ディープラーニング

山下隆義・著

イラストで学ぶ ディープラーニング

発行
2016/02/22
サイズ
A5判
ページ数
215
ISBN
978-4-06-153825-2
本体
2600円(税別)
在庫
在庫あり

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本体
2600円(税別)

内容紹介

まずは、この1冊からはじめよう!
ディープラーニングをはじめて学びたい人を対象とした入門書です。

・カラー図版で、畳み込みニューラルネットワークなどの基礎的な手法が直感的に理解できます。
・CaffeやPylearn2などの主要ツールのインストール方法や活用事例を紹介しています。
・新たなツールとして最も注目されているChainerやTensorFlowのインストール方法や活用事例も紹介しています。

目次

第1章 序論
 1.1 ディープラーニングとは
 1.2 注目のきっかけ
 1.3 なぜディープラーニングなのか
 1.4 何がディープラーニングなのか
 1.5 本書の構成

第2章 ニューラルネットワーク
 2.1 ニューラルネットワークの歴史
 2.2 マカロック-ピッツの素子モデル
 2.3 パーセプトロン
 2.4 多層パーセプトロン
 2.5 誤差逆伝播法
 2.6 誤差関数と活性化関数
 2.7 尤度関数
 2.8 確率的勾配降下法
 2.9 学習係数
 2.10 まとめ

第3章 畳み込みニューラルネットワーク
 3.1 畳み込みニューラルネットワークの構成
 3.2 畳み込み層
 3.3 プーリング層
 3.4 全結合層
 3.5 出力層
 3.6 ネットワークの学習方法  
 3.7 まとめ

第4章 制約ボルツマンマシン
 4.1 ホップフィールドネットワーク
 4.2 ボルツマンマシン
 4.3 制約ボルツマンマシン
 4.4 コントラスティブ・ダイバージェンス
 4.5 ディープ・ビリーフ・ネットワーク 
 4.6 まとめ

第5章 オートエンコーダ
 5.1 オートエンコーダ
 5.2 デノイジング・オートエンコーダ
 5.3 スパース・オートエンコーダ
 5.4 スタックド・オートエンコーダ
 5.5 事前学習への利用 
 5.6 まとめ

第6章 汎化性能を向上させる方法
 6.1 学習サンプル
 6.2 前処理
 6.3 活性化関数
 6.4 ドロップアウト
 6.5 ドロップコネクト 
 6.6 まとめ

第7章 ディープラーニングのツール
 7.1 ディープラーニングの開発環境
 7.2 Theano
 7.3 Pylearn2
 7.4 Caffe
 7.5 学習システム -DIGITS-
 7.6 Chainer
 7.7 TensorFlow 
 7.8 まとめ
第8章 ディープラーニングの現在・未来
 8.1 ディープラーニングの実用事例
 8.2 ディープラーニングの先に 
 8.3 まとめ

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