詳解 ディープラーニング

投稿日:2017/08/18

目次

第1章:数学の準備
第2章:Pythonの準備
第3章:ニューラルネットワーク
第4章:ディープニューラルネットワーク
第5章:リカレントニューラルネットワーク
第6章:リカレントニューラルネットワークの応用

もへじの紹介

第1章において機械学習で用いられる基礎的な数学を学ぶことができ、少しだけですが数値を使った計算例もあるので全くイメージできないということはないと思います。
また、この本では前の本と違い、TensorflowやKerasといった、有名な機械学習ライブラリを用いたディープラーニングの勉強ができます。
第2章で基礎的なPythonの書き方をサンプルコードを交えて説明しており、そこから機械学習の仕組みとコードの書き方を積み重ねで勉強することができます。
ただ、matplotlabなどを用いるような、図を表示させるソースは記載されておらず、その点自分で書き加えないといけないのでPythonコードを書くことに慣れていない人は少々苦労してしまうかもしれません。

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