プログラマのためのディープラーニングのしくみがわかる数学入門

数式をコーディングした実例多数で、身につく、よくわかる！Ｐｙｔｈｏｎ対応。

目次

１　ディープラーニングを学ぶ前に―機械学習とニューラルネットワークの概要
２　根拠に基づいて決める―数列と統計、確率
３　複数の入出力をまとめて処理する―ベクトルと行列
４　最適な値に収束させる―関数と微分
５　学習して答えを導き出す―予測と最適化
６　ニューラルネットワークからディープラーニングへ―精度の向上と画像などへの応用
７　強化学習への活用―少しずつ賢くなるコンピュータ

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