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Ｅｘｃｅｌでわかるディープラーニング超入門ＲＮＮ・ＤＱＮ編難解といわれるＲＮＮとＤＱＮを理解できる！利用可

涌井　良幸／著 -- 技術評論社 -- 2019.5 -- 007.1

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所蔵館	所蔵場所	請求記号	資料コード	資料区分	帯出区分	状態
鳥取県立	書庫	007.1/ﾜｸｲ/一般Ｈ	120964238	一般	利用可

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資料詳細

タイトル	Ｅｘｃｅｌでわかるディープラーニング超入門
書名ヨミ	エクセル　デ　ワカル　ディープ　ラーニング　チョウニュウモン
巻次	ＲＮＮ・ＤＱＮ編
巻書名	難解といわれるＲＮＮとＤＱＮを理解できる！
巻書名	難解といわれるＲＮＮとＤＱＮを理解できる！
著者名	涌井　良幸／著, 涌井　貞美／著
著者ヨミ	ワクイ，ヨシユキ , ワクイ，サダミ
出版者	技術評論社
出版年	2019.5
ページ数等	２２３ｐ
大きさ	２１ｃｍ
一般件名	深層学習
ISBN	4-297-10516-0
ISBN13桁	978-4-297-10516-7
定価	２１８０円
問合わせ番号（書誌番号）	1120266070
NDC8版	007.1
NDC9版	007.13
内容紹介	『Ｅｘｃｅｌでわかるディープラーニング超入門』続編。ＡＩ応用の入り口となる、ＲＮＮ（リカレントニューラルネットワーク）、ＤＱＮ（Ｄｅｅｐ　Ｑ‐Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を解説。難しい知識抜きに、動かしながら、目で見てしくみを理解することができる。
著者紹介	【涌井良幸】１９５０年、東京都生まれ。東京教育大学（現・筑波大学）数学科を卒業後、千葉県立高等学校の教職に就く。教職退職後はライターとして著作活動に専念。（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）
著者紹介	【涌井貞美】１９５２年、東京生まれ。東京大学理学系研究科修士課程終了後、富士通、神奈川県立高等学校教員を経て、サイエンスライターとして独立。（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）

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内容一覧

タイトル	著者名	ページ
１章　ＲＮＮ、ＤＱＮへの準備（はじめてのＲＮＮ、ＤＱＮ；利用するＥｘｃｅｌ関数は１０個あまり；最適化の計算を不要にしてくれるＥｘｃｅｌソルバー；データ分析には最適化が不可欠）
２章　Ｅｘｃｅｌでわかるニューラルネットワーク（出発点となるニューロンモデル；神経細胞をモデル化した人工ニューロン；ニューラルネットワークの考え方；ニューラルネットワークを式で表現；Ｅｘｃｅｌでわかるニューラルネットワーク；普遍性定理）
３章　ＥｘｃｅｌでわかるＲＮＮ（ＲＮＮの考え方；リカレントニューラルネットワークを式で表現；Ｅｘｃｅｌでわかるリカレントニューラルネットワーク）
４章　ＥｘｃｅｌでわかるＱ学習（Ｑ学習の考え方；Ｑ学習を式で表現；ＥｘｃｅｌでわかるＱ学習）
５章　ＥｘｃｅｌでわかるＤＱＮ（ＤＱＮの考え方；ＥｘｃｅｌでわかるＤＱＮ）
付録

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