Excelでわかるディープラーニング超入門 RNN・DQN編 [単行本]
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Excelでわかるディープラーニング超入門 RNN・DQN編 [単行本]

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出版社:技術評論社
販売開始日: 2019/05/11
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Excelでわかるディープラーニング超入門 RNN・DQN編 の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    進化発展するディープラーニング。その代表がRNN(Recurrent Neural Network/再帰型ニューラルネットワーク)とDQN(Deep Q‐Network/深層Qネットワーク)です。RNNは自然言語処理の分野で最も注目されるアルゴリズムです。またDQNは強化学習の手法で目覚ましい精度を挙げています。これらはいずれもAI応用の入り口となります。本書は、これらを万人のツールであるExcelを用いて、難しい数学やプログラミングの知識抜きに、動かしながら、目で見てしくみを理解できる画期的な入門書です。難解といわれるRNNとDQNの「最適化」などの難しい計算部分をExcelにまかせ、その動作原理をわかりやすく知ることができます。本書がAI学習のハードルを一気に下げてくれます。
  • 目次

    ●1章 RNN、DQNへの準備

    ◆§1 はじめてのRNN、DQN

    ◆§2 利用するExcel関数は10個あまり

    ◆§3 最適化計算を不要にしてくれるExcelソルバー

    ◆§4 データ解析には最適化が不可欠



    ●2章 Excelでわかるニューラルネットワーク

    ◆§1 出発点となるニューロンモデル

    ◆§2 神経細胞をモデル化した人工ニューロン

    ◆§3 ニューラルネットワークの考え方

    ◆§4 ニューラルネットワークを式で表現

    ◆§5 Excelでわかるニューラルネットワーク

    ◆§6 普遍性定理



    ●3章 ExcelでわかるRNN

    ◆§1 リカレントニューラルネットワークの考え方

    ◆§2 リカレントニューラルネットワークを式で表現

    ◆§3 Excelでわかるリカレントニューラルネットワーク



    ●4章 ExcelでわかるQ学習

    ◆§1 Q学習の考え方

    ◆§2 Q学習を式で表現

    ◆§3 ExcelでわかるQ学習



    ●5章 ExcelでわかるDQN

    ◆§1 DQNの考え方

    ◆§2 ExcelでわかるDQN



    ●付録

    ◆§A 訓練データ

    ◆§B ソルバーのインストール法

    ◆§C リカレントニューラルネットワークを5文字言葉へ応用
  • 内容紹介

    進化発展するディープラーニング。その代表格がRNN(Recurrent Neural Network/再帰型ニューラルネットワーク)とDQN(Deep Q-Network/深層Qネットワーク)です。RNNは自然言語処理の分野で最も注目されるアルゴリズムです。またDQNは強化学習の手法で目覚ましい精度を挙げています。これらはいずれもAI応用の入り口となります。本書は、これらを万人のツールであるExcelを用いて、難しい数学やプログラミングの知識抜きに、動かしながら、目で見てしくみを理解できる画期的な入門書です。難解といわれるRNNとDQNの「最適化」などの難しい計算部分をExcelにまかせ、その動作原理をわかりやすく知ることができます。本書がAI学習のハードルを一気に下げてくれます。
  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

    涌井 良幸(ワクイ ヨシユキ)
    1950年、東京都生まれ。東京教育大学(現・筑波大学)数学科を卒業後、千葉県立高等学校の教職に就く。教職退職後はライターとして著作活動に専念

    涌井 貞美(ワクイ サダミ)
    1952年、東京生まれ。東京大学理学系研究科修士課程修了後、富士通、神奈川県立高等学校教員を経て、サイエンスライターとして独立

Excelでわかるディープラーニング超入門 RNN・DQN編 の商品スペック

商品仕様
出版社名:技術評論社
著者名:涌井 良幸(著)/涌井 貞美(著)
発行年月日:2019/05/24
ISBN-10:4297105160
ISBN-13:9784297105167
判型:A5
対象:専門
発行形態:単行本
内容:電子通信
言語:日本語
ページ数:223ページ
縦:21cm
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