TensorFlowで学ぶディープラーニング入門の表紙

TensorFlow で学ぶディープラーニング入門

畳み込みニューラルネットワーク徹底解説

著者:
中井 悦司
出版社:
マイナビ出版
出版日:
2016年09月28日頃
ISBN:
9784839960889
価格:
¥2,959
在庫:
1
判型:
単行本
★★★☆☆3.25(6 件)
初級者向け
機械学習深層学習TensorFlowニューラルネットワークデータ分析ネットワークアルゴリズム行列計算微分手書き文字認識

書籍紹介

ディープラーニングの世界へようこそ! 本書は、機械学習やデータ分析を専門とはしない、一般の方を対象とした書籍です。- と言っても、ディープラーニングの歴史や人工知能の将来展望を語る啓蒙書ではありません。ディープラーニングの代表とも言える「畳み込みニューラルネットワーク」を例として、その仕組みを根本から理解すること、そして、 TensorFlow を用いて実際に動作するコードを作成することが本書の目標です。 ディープラーニングの解説記事で必ず登場するのが、多数のニューロンが何層にも結合された「多層ニューラルネットワーク」の模式図です。このニューラルネットワークの中でいったいなにが起きているのか、ディープラーニングのアルゴリズムはどのような仕組みで学習をしているのか、「何とかしてこれを理解したい!」 - そんな気持ちを持ったあなたこそが、本書が対象とする読者です。 実の所、ディープラーニングの根底にあるのは、古くからある機械学習の仕組みそのものです。簡単な行列計算と微分の基礎がわかっていれば、その仕組みを理解することはそれほど難しくはありません。本書では、手書き文字の認識処理を行う畳み込みニューラルネットワークについて、これを構成する 1 つひとつのパーツの役割を丁寧に解説していきます。さらに、ディープラーニングの学習処理ライブラリである TensorFlow を利用して、実際に動作するコードを用いながらそれぞれのパーツの動作原理を確認します。レゴブロックを組み立てるかのように、ネットワークを構成するパーツを増やしていくことで、認識精度が向上する様子が観察できることでしょう。 ちなみに、 TensorFlow の公式 Web サイトでは、チュートリアルとしてさまざまなサンプルコードが公開されています。これらのコードを実行してみたものの、コードの中身がよくわからず、自分なりの応用をしようにもどこから手をつけていいのかわからない - そんな声を耳にすることもあります。本書を通して、ディープラーニングの根本原理、そして、 TensorFlow のコードの書き方を学習すれば、次のステップが見えてくるはずです。ディープラーニングの奥深さ、そして、その面白さを味わうことは、決して専門家だけの特権ではありません。本書によって、知的探究心にあふれる皆さんが、ディープラーニングの世界へと足を踏み入れるきっかけを提供できたとすれば、筆者にとってこの上ない喜びです。 (本書「はじめに」より抜粋)

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