Python で体験する 深層学習

出版社
出版日
ページ数
277
Python で体験する 深層学習
ISBN10
4339028517
ISBN13
978-4339028515
目次
1. はじめに 1.1 深層学習の現状 1.2 日常の中の深層学習 1.3 実践による理解 1.4 本書で使用した環境 1.5 必要な予備知識 1.6 取り上げた話題 1.7 理論および技術の展開 1.8 本書で用いた処理系,ツール,パッケージ 1.9 本書の構成 1.10 数学表記 章末問題 2. Python 2.1 動作環境 2.2 Python2 か Python3 か 2.3 参考情報 2.4 コーディングスタイル 2.5 Python と NumPy 略説 2.6 Python による深層学習フレームワーク 2.7 scikit-learn 章末問題 3. ニューラルネットワークの基盤となる考え方 3.1 ニューロンモデル 3.2 パーセプトロン 3.3 バックプロパゲーション 3.4 多層化 3.5 リカレントニューラルネットワーク 章末問題 4. 深層学習理論 4.1 畳み込みニューラルネットワーク 4.2 LSTM 4.3 確率的勾配降下法 章末問題 5. 深層学習の現在 5.1 GoogLeNet 5.2 VGG 5.3 SPP 5.4 ネットワーク・イン・ネットワーク 5.5 残差ネット ResNet 5.6 画像からの領域切り出し 5.7 R-CNN 5.8 FastR-CNN 5.9 FasterR-CNN 5.10 リカレントニューラルネットワーク言語モデル 6. 深層学習の展開 6.1 ニューラル画像脚注づけ 6.2 強化学習によるゲーム AI 6.3 メモリネットワーク 6.4 強化学習ニューラルチューリングマシン 6.5 顔情報処理 章末問題 7. おわりに 7.1 工学と哲学の狭間にある尊厳 7.2 変容する価値と社会 章末問題 付録 A.1 画像処理基本と用語 A.2 ミコロフのリカレントニューラルネットワーク言語モデル A.3 自然言語処理における指標 A.4 ヴィオラ・ジョーンズ法による顔領域の切り出し 引用文献 索引