ニューラルネットワーク自作入門

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ニューラルネットワーク自作入門

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  • サイズ A5判/ページ数 271p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784839962258
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

内容説明

人工知能の分野でパワフルかつ有用な手法として期待されている。“ニューラルネットワーク”の入門書。必要となる数学を理解できるよう一歩一歩丁寧に解説。コンピュータ言語:Pythonを活用してニューラルネットワークを自作してどのように動くのかを理解!

目次

1 どうやって動くのか(自分には簡単だけど、相手にとっては困難;単純な予測マシン;分類と予測に大きな違いはない ほか)
2 Pythonでやってみよう(Python;インタラクティブなPython=IPython;とてもやさしいPython入門 ほか)
3 もっと楽しく(自身の手書き文字;ニューラルネットワークの心の中;回転による新しい訓練データの作成)
付録(微分のやさしい導入;Raspberry Piでやってみよう)

著者紹介

ラシド,タリク[ラシド,タリク] [Rashid,Tariq]
イギリス生まれのイギリス育ち。物理学の学位と機械学習、データマイニングの修士号を取得。現在はPythonやRを活用したデータ・テキスト分析を行う。イギリス国政府のオープンソース活用を先導し、London Python meetupグループを率いている

新納浩幸[シンノウヒロユキ]
1961年生まれ。東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。現在、茨城大学工学部情報工学科教授、博士(工学)。専門は自然言語処理(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)

出版社内容情報

はじめてニューラルネットワークに取り組む方にやさしく解説!ニューラルネットワークで使われる数学の最もやさしい入門書
― さらにコンピュータ言語Pythonを使って自分自身で作ってみよう!

本書はニューラルネットワークで必要となる数学について、一歩一歩、旅する気分で触れていきながら、コンピュータ言語:Pythonを使いニューラルネットワークを自作します。今日ニューラルネットワークは深層学習と人工知能の重要な鍵であり、大きな実績をあげています。しかし、実際にニューラルネットワークがどのように機能するかを本当に理解している方は極少数でしょう。

本書では極カンタンなところからスタートし、ニューラルネットワークがどのように機能するかを理解していく―ゆっくりと楽しい旅のお手伝いします。
読者の方には中学・高校で学んだ以上の数学の知識を必要としません、本書を通して微積分へ入門することも可能です。
本書の目的はできるだけ多くの読者に・できるだけ理解しやすくニューラルネットワーク自作をお手伝いすることです(さらに発展した課題が欲しい読者には、既にたくさんの教科書があると思います)。

Pythonでコードを作成し、独自の畳み込みニューラルネットワークを作成。「手書きによる数字」を認識してみます。

Part 1は数学的考え方に関するものです。我々は、ニューラルネットワークの基礎となる数学的考え方を、多くのイラストや例を使って丁寧に紹介していきます。

Part 2は実践編です。人気があり習得しやすいプログラミング言語:Pythonを紹介しつつ、人間が手書きした「数字」を認識し、容易に実行できるニューラルネットワークを構築していきます。

Part 3では、これらのアイデアをさらに拡張。シンプルなアイデアやコードを使用し、認識率98%のニューラルネットワークへと改良を進めます。自分で書いた手書き文字でニューラルネットワークをテストし、さらに"制作者の特権"を活かしミステリアスなニューラルネットワークの心の中を覗き見してみよう。

最後に制作物をRaspberry Piで動かしてみます。
本書で紹介するすべてのコードは、Raspberry Piで動くことを確認しています。

イントロダクション:本書の対象者 / この本で何ができるが / どのようにして行うのか
Part 1:どうやって動くのか
Part 2:Pythonでやってみよう
Part 3:さらに楽しもう
付録 A:とってもやさしい微積分入門
付録 B:Raspberry Piでやってみよう

Tariq Rashid[タリク ラシド]
イギリス生まれのイギリス育ち。
子供のころ、近所の図書館でフラクタル数学とBBC Microのプログラミングに関する本を読み漁った。
物理学の学位と機械学習とデータマイニングの修士号を取得、現在はPythonやRを活用したデータ・テキスト分析を行う。
イギリス国政府のオープンソース活用を先導し、London Python meetupグループを率いている。
難しいことを美しいほど画期的なアイデアで、誰もが理解でき感謝されるほどシンプルにすることを個人的な使命としている。

新納 浩幸[シンノウ ヒロユキ]
監訳者
1961年生まれ。
東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。
現在、茨城大学工学部情報工学科教授、博士(工学)。
専門は自然言語処理。
主な著書に『数理統計学の基礎―よくわかる予測と確率変数』(森北出版、2004)、『入門Common Lisp―関数型4つの特徴とλ計算』(マイナビ出版、2006)、『Chainer による実践深層学習』(オーム社、2016)がある。