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高校数学で学ぶディープラーニング 利用可

竹内　淳／著 -- 東京図書 -- 2022.7 -- 007.63

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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 一般 007.6/ﾀｹｳ/一般 121762242 一般 利用可

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タイトル 高校数学で学ぶディープラーニング
書名ヨミ コウコウ　スウガク　デ　マナブ　ディープ　ラーニング
副書名 画像認識への入門コース
著者名 竹内　淳 ／著  
著者ヨミ タケウチ，アツシ  
出版者 東京図書  
出版年 2022.7
ページ数等 ２４５ｐ
大きさ ２１ｃｍ
一般件名 画像認識 , 深層学習  
ISBN 4-489-02389-8
ISBN13桁 978-4-489-02389-7
定価 ２６００円
問合わせ番号（書誌番号） 1120485820
NDC8版 007.63
NDC9版 007.637
NDC10版 007.637
内容紹介 最短コースでディープラーニングの学問的な体系を学習し、さらにプログラミングを体験。自らニューラルネットワークを操れるようになる。必要な知識は高校数学レベルにとどめ、つまずきがちな数式の展開も詳しく説明する。
著者紹介 早稲田大学先進理工学部応用物理学科教授。博士（理学）。１９６０年、徳島県生まれ。大阪大学大学院基礎工学研究科修了。『高校数学でわかるフーリエ変換』（講談社ブルーバックス）など著書多数。（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
第１章　神経の模倣―学習する機械のモデルは何？
第２章　画像認識への第一歩―手計算とプログラムによるパラメーターの決定
第３章　勾配降下法と合成関数の微分―パラメーターをいかにして最適化するか
第４章　誤差逆伝播法―隠れ層のパラメーターの最適化とは
第５章　ディープラーニングの実践―さっそく操ってみよう！
第６章　ニューラルネットワークのモデルの改良―もっと使いやすく！もっと便利に！
第７章　畳み込みニューラルネットワーク―謎の言葉「畳み込み」？
第８章　リカレントニューラルネットワーク―リカレントって何？
補章　高校数学の補強編　微分を思い出そう！―微分と勾配の関係は？

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