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[BOOKデータベースより]
「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!
第1章 神経の模倣―学習する機械のモデルは何?
[日販商品データベースより]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?
ディープラーニングや画像認識をはじめて学ぶ人のための入門書。「Pythonやプログラミングがはじめて」という方も、ぜひどうぞ