内容説明
ニューラルネットワークの基礎から実装まで、C++のサンプルコードで学ぶ
本書は、ディープラーニング（深層学習）の基礎を学ぶ初級者やソフトウェアエンジニアの方を対象に、ディープラーニングのベースとなっているニューラルネットワークからその派生技術や応用まで、実際に動くC++のソースコードを参照しながら学ぶ内容となっています。前半はニューラルネットワークに関する必須知識を扱い、後半ではニューラルネットワークの派生技術や応用に言及し、徐々に高度な内容となっていきます。
【本書の内容】
Chapter1「ディープラーニング概論」
Chapter2「ニューラルネットワークのための行列演算と並列プログラミング」
Chapter3「ニューラルネットワーク」
Chapter4「誤差逆伝播」
Chapter5「C++によるニューラルネットワークの実装」
Chapter6「学習の最適化と過学習」
Chapter7「事前学習」
Chapter8「畳み込みニューラルネットワーク」
Chapter9「再帰型ニューラルネットワーク」
本書では開発言語としてC++を採用しています。C++でほぼすべてをスクラッチから実装しており、最終的に完成するコードはディープラーニングのC++フレームワークとして機能します。サンプルコードはダウンロード可能。
