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商品詳細
| 内容紹介 | |
|---|---|
| 販売会社／発売会社 | 技術評論社 |
| 発売年月日 | 2017/03/01 |
| JAN | 9784774188140 |
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ディープラーニングがわかる数学入門
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ディープラーニングがわかる数学入門
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商品レビュー
3.8
5件のお客様レビュー
ニューラルネットワークについて基礎からしっかりと数式（行列は使用していない）で説明し、Excelでそれを実践している。高校２年程度の数学を理解していて、プログラミングには慣れていない人に向いている。 偏微分のチェーンルールや誤差逆伝播法などニューラルネットワークで数学が上手く使わ...
ニューラルネットワークについて基礎からしっかりと数式（行列は使用していない）で説明し、Excelでそれを実践している。高校２年程度の数学を理解していて、プログラミングには慣れていない人に向いている。 偏微分のチェーンルールや誤差逆伝播法などニューラルネットワークで数学が上手く使われていることがわかり、大変参考になった。 特に逆誤差伝播法での微分や漸化式のありがたい性質はほかの機械学習の手法でも有効なので学べてよかった。 ニューラルネットワーク内での具体的な計算はブラックボックスになっているからこそ、計算構造を理解することが重要である。 本書はその有効な手助けとなる。
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図書館で借りた。 数あるディープラーニングの本の中でも、数学の、さらに入口のところに重点を置いた本。 高校数学の範疇でも、しっかり説明されているので、受験数学をしっかりやれていない経歴の方や、仕事上数学苦手なのにディープラーニングを学ばなければならなくなった方などにお勧めしたい内...
図書館で借りた。 数あるディープラーニングの本の中でも、数学の、さらに入口のところに重点を置いた本。 高校数学の範疇でも、しっかり説明されているので、受験数学をしっかりやれていない経歴の方や、仕事上数学苦手なのにディープラーニングを学ばなければならなくなった方などにお勧めしたい内容と感じた。
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ディープラーニングの数学の入門と思った方が良い。 整理はされているが、深いところまでは説明がなく、久しぶりに数学をやった私にはなんとなくわかった気にはなったが、納得し切れてない部分があった。 ここから、他の専門書に移って勉強する必要があると思う。
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