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目次
はじめに 第1章 ディープラーニングの発展 1.1 ディープラーニングの概要 1.2 ディープラーニングの応用 第2章 学習の準備 2.1 Anacondaの環境構築 2.2 Google Colaboratoryの使い方 2.3 Pythonの基礎 第3章 ディープラーニングの基礎 3.1 ディープラーニングの概要 3.2 全結合層の順伝播 3.3 全結合層の逆伝播 3.4 全結合層の実装 第4章 RNN 4.1 RNNの概要 4.2 RNN層の順伝播 4.3 RNN層の逆伝播 4.4 RNN層の実装 4.5 シンプルなRNNの実装 第5章 LSTM 5.1 LSTMの概要 5.2 LSTM層の順伝播 5.3 LSTM層の逆伝播 5.4 LSTM層の実装 第6章 GRU 6.1 GRUの概要 6.2 GRU層の順伝播 6.3 GRU層の逆伝播 6.4 GRU層の実装 6.5 GRUの実装 第7章 VAE 7.1 VAEの概要 7.2 VAEの仕組み 7.3 オートエンコーダの実装 7.4 VAEに必要な層 第8章 GAN 8.1 GANの概要 8.2 GANの仕組み 8.3 GANに必要な層 第9章 さらに進むために 9.1 最適化アルゴリズム 9.2 学習のテクニック 付録 A.1 シンプルなRNNによるテキスト生成 A.2 GRUによるテキスト生成 最後に 索引 など
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書誌情報
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- 資料種別
- 図書
- ISBN
- 978-4-8156-0558-2
- タイトル
- タイトルよみ
- ハジメテ ノ ディープ ラーニング
- 巻次・部編番号
- 2
- 著者・編者
- 我妻幸長 著
- 著者標目
- 我妻, 幸長, 1977- アズマ, ユキナガ, 1977- ( 001202324 )典拠
- 出版事項
- 出版年月日等
- 2020.3
- 出版年(W3CDTF)
- 2020