ニューラルネットワーク自作入門

出版社
出版日
ページ数
272
ニューラルネットワーク自作入門
ISBN10
4839962251
ISBN13
978-4839962258
目次
プロローグ 0.1 知的マシンの探求 0.2 新しい黄金時代を感じさせるもの イントロダクション ・この本は誰のため? ・何をするの? ・どうやるの? ・執筆上、気をつけたこと Part 1 どうやって動くのか 1.1 自分には簡単だけど、相手にとっては困難 1.2 単純な予測マシン 1.3 分類と予測に大きな違いはない 1.4 単純な分類器の学習 1.5 時として1つの分類器では不十分 1.6 ニューロン、自然界の計算機 1.7 ニューロンのネットワークを通る信号の追跡 1.8 行列の掛け算は有益・・・本当です! 1.9 行列の掛け算を扱った3層の例 1.10 1つ以上のノードからの重みの学習 1.11 出力層のさらに多くのノードからの誤差逆伝播 1.12 さらに多くの層への誤差逆伝播 1.13 行列の掛け算による誤差逆伝播 1.14 実際にどうやって重みを更新するの? 1.15 重み更新の実行例 1.16 データの準備 Part 2 Python でやってみよう 2.1 Python 2.2 IPython: インタラクティブな Python 2.3 とてもやさしい Python 入門 2.4 Python でニューラルネットワーク 2.5 手書き数字の MNIST データセット Part 3 もっと楽しく 3.1 自身の手書き文字 3.2 ニューラルネットワークの心の中 3.3 回転による新しい訓練データの作成 付録A 微分のやさしい導入 A.1 平らな直線 A.2 傾斜のある直線 A.3 曲線 A.4 手作業による微分 A.5 手作業ではない微分 A.6 グラフを描かずに微分 A.7 微分の規則 A.8 関数の関数 A.9 微分計算ができた 付録B Raspberry Pi でやってみよう B.1 IPython のインストール B.2 動くことの確認 B.3 ニューラルネットワークの学習とテスト B.4 Raspberry Pi で成功! エピローグ
紹介( powered by openBD

ニューラルネットワークで使われる数学の最もやさしい入門書
― さらにコンピュータ言語Pythonを使って自分自身で作ってみよう!

本書はニューラルネットワークで必要となる数学について、一歩一歩、旅する気分で触れていきながら、コンピュータ言語:Pythonを使いニューラルネットワークを自作します。今日ニューラルネットワークは深層学習と人工知能の重要な鍵であり、大きな実績をあげています。しかし、実際にニューラルネットワークがどのように機能するかを本当に理解している方は極少数でしょう。

本書では極カンタンなところからスタートし、ニューラルネットワークがどのように機能するかを理解していく―ゆっくりと楽しい旅のお手伝いします。
読者の方には中学・高校で学んだ以上の数学の知識を必要としません、本書を通して微積分へ入門することも可能です。
本書の目的はできるだけ多くの読者に・できるだけ理解しやすくニューラルネットワーク自作をお手伝いすることです(さらに発展した課題が欲しい読者には、既にたくさんの教科書があると思います)。

Pythonでコードを作成し、独自の畳み込みニューラルネットワークを作成。「手書きによる数字」を認識してみます。

Part 1は数学的考え方に関するものです。我々は、ニューラルネットワークの基礎となる数学的考え方を、多くのイラストや例を使って丁寧に紹介していきます。

Part 2は実践編です。人気があり習得しやすいプログラミング言語:Pythonを紹介しつつ、人間が手書きした「数字」を認識し、容易に実行できるニューラルネットワークを構築していきます。

Part 3では、これらのアイデアをさらに拡張。シンプルなアイデアやコードを使用し、認識率98%のニューラルネットワークへと改良を進めます。自分で書いた手書き文字でニューラルネットワークをテストし、さらに"制作者の特権"を活かしミステリアスなニューラルネットワークの心の中を覗き見してみよう。

最後に制作物をRaspberry Piで動かしてみます。
本書で紹介するすべてのコードは、Raspberry Piで動くことを確認しています。