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出版社内容情報
本書は、ディープラーニングを支え、ベースとなっている数学に焦点をあて、どのような仕組みで、どのように効いて、なぜ機能するのかの解説をしていきます。「ブラックボックス」と思われがちなディープラーニングの中身を理解していきます。
高校数学の知識を前提としながらも、必要な数学を復習しつつ、高校で習わない偏微分に関しては基本から必要な部分を解説して、ディープラーニングを支える数学の知識を学んでいきます。
「ディープラーニングという言葉は聞くが、どんなものなのか分からないので理解したい」「ブラックボックスと言われるディープラーニングの仕組みを知りたい」「ディープラーニングを学びたいけれど、数学の勉強のどこから手を付けていいか分からない」といった読者の興味に応える一冊です。
数学を学びながら、それがディープラーニングにどのように効いているのか分かることが重要です。その点を実感として理解することができれば、ディープラーニングの仕組みの本質が理解できたことにつながっていきます。そのためのディープラーニングの主要な概念の解説もしていきます。
目次
ディープラーニングとニューラルネットワーク
ニューロンの働きをベクトルで理解しよう
損失関数の微分によりニューロンを学習させよう
合成関数の微分を用いて多層ニューラルネットワークを学習させよう
ディープラーニングとさまざまな手法
画像認識に適した畳み込みニューラルネットワーク