イラストで学ぶディープラーニング
ｲﾗｽﾄﾃﾞﾏﾅﾌﾞﾃﾞｨｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞ
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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。・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。 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。 ＜主な目次＞ 第1章 序論 ディープラーニングとは／注目のきっかけ／なぜディープラーニングなのか／何がディープラーニングなのか 第2章 ニューラルネットワーク ニューラルネットワークの歴史／マカロック{ピッツの素子モデル／パーセプトロン／多層パーセプトロン／誤差逆伝播法／誤差関数と活性化関数／尤度関数／確率的勾配降下法／学習係数 第3章 畳み込みニューラルネットワーク 畳み込みニューラルネットワークの構成／畳み込み層／プーリング層／全結合層／出力層／ネットワークの学習方法 第4章 制約ボルツマンマシン ホップフィールドネットワーク／ボルツマンマシン／制約ボルツマンマシン／コントラスティブ・ダイバージェンス／ディープ・ビリーフ・ネットワーク 第5章 オートエンコーダ オートエンコーダ／デノイジング・オートエンコーダ／スパース・オートエンコーダ／スタックド・オートエンコーダ／事前学習への利用 第6章 汎化性能を向上させる方法 学習サンプル／前処理／活性化関数／ドロップアウト／ドロップコネクト 第7章 ディープラーニングのツール ディープラーニングの開発環境／Theano／Pylearn2／Caffe／DIGITS／Chainer／TensorFlow 第8章 ディープラーニングの現在・未来 ディープラーニングの実用事例／ディープラーニングの先に
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イラストで学ぶ ディープラーニング 改訂第２版
発売日：2018年11月19日
おお！もう第２版！ 深層学習ベストセラーがさらにパワーアップ。リカレントニューラルネットワーク、ＧＡＮ、深層強化学習の「章」が新たに加わり、ツールの最新事情も反映された。５０ページ以上増強されたお得な一冊！ いまの姿を的確に、時代を見据えた、きちんとした大改訂。 ResNet、SENet、Faster R-CNN、YOLO、GAN、DCGAN、CGAN、CycleGAN DQN、Actor-Critic、A3C、Caffe、Chainer、TensorFlow、Keras、PyTorch ・リカレントニューラルネットワーク、ＧＡＮ、深層強化学習の「章」が新たに加わった。 ・物体検出、セグメンテーション、可視化への活用も充実し、フレームワークの最新事情も反映。 ・50ページ以上増強されたお得な一冊！ 主な内容 1章 序論 2章 ニューラルネットワーク 3章 畳み込みニューラルネットワーク 4章 汎化性能を向上させる方法 5章 畳み込みニューラルネットワークの活用 6章 リカレントニューラルネットワーク 7章 オートエンコーダ 8章 敵対的生成ネットワーク 9章 深層強化学習 10章 ディープラーニングのフレームワーク
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