必要な数学だけでわかるディープラーニングの理論と実装

人工知能のためのプログラミング入門。アルゴリズムの基礎から実践までを解説！数式をＰｙｔｈｏｎプログラムに落とし込む！

目次

第１章　ディープラーニングとは何なのか（深層学習（ディープラーニング）とは
ディープラーニングって具体的に何をするの？）
第２章　ニューロンの発火を調整する（自分以外を拒否するように学習する
Ｋｅｒａｓで構築したニューラルネットワークで手書き数字を認識する）
第３章　画像認識／物体認識を行う（２次元フィルターを配置した「畳み込みニューラルネットワーク」
訓練データに過剰に適合するのを避ける
飛行機、自動車、イヌ、ネコなど１０種類の物体を認識する
カラー画像を移動、回転、拡大・縮小して認識精度を９０％にする）
第４章　セマンティックギャップをなくす（イヌとネコ、機械にとっては見分けるのは困難
転移学習でイヌとネコを高精度で見分ける）
第５章　過去の情報を取り入れて学習する（過去の情報を現在の学習に活かす試み（リカレントニューラルネットワーク）
ＲＮＮにＬＳＴＭを配置して画像認識を行う）

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