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？
著者等紹介
竹内淳［タケウチアツシ］
早稲田大学先進理工学部応用物理学科教授。博士（理学）。１９６０年、徳島県生まれ。大阪大学大学院基礎工学研究科修了。応用物理学会ＪＪＡＰ論文賞、電子情報通信学会論文賞などを受賞。応用物理学会フェロー（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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