O'REILLY■　ゼロから作る　　　Deep Learning　　■Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

O'REILLY　ゼロから作る　　Deep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

作って学ぶ。手で覚える。ディープラーニングを理解するための最善の方法は、ディープラーニングをゼロから実装することです。

外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。
ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。
ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。

主な目次
１章　Ｐｙｔｈｏｎ入門
２章　パーセプトロン
３章　ニューラルネットワーク
４章　ニューラルネットワークの学習
５章　誤差逆伝播法
６章　学習に関するテクニック
７章　畳み込みニューラルネットワーク
８章　ディープラーニング
付録Ａ　Ｓｏｆｔｍａｘ‐ｗｉｔｈ‐Ｌｏｓｓレイヤの計算グラフ

発行所　オライリー・ジャパン 2017-05-15 初版第9刷
斎藤康毅【著】
２９８ページ　Ａ５判（約２１×１５ｃｍ）
送料は日本郵便・クリックポストでよろしければ１８５円です
使用感の少ないきれいな本です（経年変化はご容赦ください）