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高校数学でわかるディープラーニングのしくみ AIはこのような考え方で判断を下しているのだ!ということが実感できる
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商品詳細
内容紹介 | |
---|---|
販売会社/発売会社 | ベレ出版 |
発売年月日 | 2019/12/11 |
JAN | 9784860646028 |
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高校数学でわかるディープラーニングのしくみ
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商品レビュー
4
3件のお客様レビュー
ディープラーニング(深層学習)の仕組みを知りたい人には、わかりやすく、しかしゴマカシをあまり入れずに数式も使って説明していて、良い本。なお、ディープラーニングで必須の偏微分については付録で説明しているので、「高校数学でわかる」というのはややミスリーディング。
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- ネタバレ
※このレビューにはネタバレを含みます
ディープラーニングについて改めて理解を整理しようと思い読書。 その仕組みについて脳の神経ネットワークの観点からわかりやすく解説しようとこころみているほん。 CNN・RNNの説明がわかりやすかった メモ ・畳み込み層は対象物識別の特徴ごとに生成。 情報が圧縮される形となる。 特徴という切り口でメッシュを荒めに切り取ることによる圧縮。 それを、さらに荒いメッシュに集約して表現するものをプーリングテーブル。例えば各区画の最大値として採用して、テーブル構成を行うなど。他平均プーリングなども。 ・リカレントニューラルネットワークは、以前の情報を記憶するメモリーがふくまれるもの。コンテキストノードと呼ばれる。 このメモリを用いて、時系列データを処理する、重みをつけて判定を行うものがリカレントニューラルネットワークの原理
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初学者にとっては良書。 とても分かりやすい解説で、理解しやすかった。 順を追って丁寧に説明してくれており、ディープラーニング初学者にとっては有難い。
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