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【図書】 Ｅｘｃｅｌでわかるディープラーニング超入門 ＲＮＮ・ＤＱＮ編

難解といわれるＲＮＮとＤＱＮを理解できる！ --
涌井良幸 ／著, 涌井貞美 ／著   -- 技術評論社 -- ２０１９．５ -- ２１ｃｍ -- ２２３ｐ

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タイトル Ｅｘｃｅｌでわかるディープラーニング超入門 ＲＮＮ・ＤＱＮ編
各巻タイトル 難解といわれるＲＮＮとＤＱＮを理解できる！
著者名等 涌井良幸 ／著, 涌井貞美 ／著  
出版 技術評論社 ２０１９．５
大きさ等 ２１ｃｍ ２２３ｐ
分類 007.13
件名 深層学習
注記 索引あり
著者紹介 【涌井良幸】１９５０年、東京都生まれ。東京教育大学（現・筑波大学）数学科を卒業後、千葉県立高等学校の教職に就く。教職退職後はライターとして著作活動に専念。（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）
内容紹介 『Ｅｘｃｅｌでわかるディープラーニング超入門』続編。ＡＩ応用の入り口となる、ＲＮＮ（リカレントニューラルネットワーク）、ＤＱＮ（Ｄｅｅｐ　Ｑ‐Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を解説。難しい知識抜きに、動かしながら、目で見てしくみを理解することができる。
要旨 進化発展するディープラーニング。その代表がＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ／再帰型ニューラルネットワーク）とＤＱＮ（Ｄｅｅｐ　Ｑ‐Ｎｅｔｗｏｒｋ／深層Ｑネットワーク）です。ＲＮＮは自然言語処理の分野で最も注目されるアルゴリズムです。またＤＱＮは強化学習の手法で目覚ましい精度を挙げています。これらはいずれもＡＩ応用の入り口となります。本書は、これらを万人のツールであるＥｘｃｅｌを用いて、難しい数学やプログラミングの知識抜きに、動かしながら、目で見てしくみを理解できる画期的な入門書です。難解といわれるＲＮＮとＤＱＮの「最適化」などの難しい計算部分をＥｘｃｅｌにまかせ、その動作原理をわかりやすく知ることができます。本書がＡＩ学習のハードルを一気に下げてくれます。
目次 １章　ＲＮＮ、ＤＱＮへの準備（はじめてのＲＮＮ、ＤＱＮ；利用するＥｘｃｅｌ関数は１０個あまり；最適化の計算を不要にしてくれるＥｘｃｅｌソルバー；データ分析には最適化が不可欠）；２章　Ｅｘｃｅｌでわかるニューラルネットワーク（出発点となるニューロンモデル；神経細胞をモデル化した人工ニューロン；ニューラルネットワークの考え方；ニューラルネットワークを式で表現；Ｅｘｃｅｌでわかるニューラルネットワーク；普遍性定理）；３章　ＥｘｃｅｌでわかるＲＮＮ（ＲＮＮの考え方；リカレントニューラルネットワークを式で表現；Ｅｘｃｅｌでわかるリカレントニューラルネットワーク）；４章　ＥｘｃｅｌでわかるＱ学習（Ｑ学習の考え方；Ｑ学習を式で表現；ＥｘｃｅｌでわかるＱ学習）；５章　ＥｘｃｅｌでわかるＤＱＮ（ＤＱＮの考え方；ＥｘｃｅｌでわかるＤＱＮ）；付録
ISBN(13)、ISBN 978-4-297-10516-7　　 4-297-10516-0
書誌番号 1113688903
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1113688903

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金沢 公開 情報科学 007.1 一般書 貸出中 - 2064765160 iLisvirtual

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