資料詳細

  • 1 件中、 1 件目

【図書】 高校数学で学ぶディープラーニング

画像認識への入門コース --
竹内淳 ／著   -- 東京図書 -- ２０２２．７ -- ２１ｃｍ -- ２４５ｐ

資料詳細

タイトル 高校数学で学ぶディープラーニング
副書名 画像認識への入門コース
著者名等 竹内淳 ／著  
出版 東京図書 ２０２２．７
大きさ等 ２１ｃｍ ２４５ｐ
分類 007.637
件名 画像認識 , 深層学習
注記 文献あり　索引あり
著者紹介 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。『高校数学でわかるフーリエ変換』（講談社ブルーバックス）など著書多数。（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 最短コースでディープラーニングの学問的な体系を学習し、さらにプログラミングを体験。自らニューラルネットワークを操れるようになる。必要な知識は高校数学レベルにとどめ、つまずきがちな数式の展開も詳しく説明する。
要旨 「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？
ISBN(13)、ISBN 978-4-489-02389-7　　 4-489-02389-8
書誌番号 1113980202
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1113980202

ページの先頭へ

所蔵

所蔵は 3 件です。現在の予約件数は 0 件です。

所蔵館 所蔵場所 別置 請求記号 資料区分 状態 取扱 資料コード
中央 ４階自然科学 情報科学 007.6 一般書 貸出中 - 2072762498 iLisvirtual
港南 公開 Map 007.6 一般書 利用可 - 2073078469 iLisvirtual
磯子 公開 Map 007.6 一般書 利用可 - 2073477835 iLisvirtual

ページの先頭へ