瀧雅人の作品一覧
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Posted by ブクログ
深層学習について、少し深めに勉強したい人の本。結構、数式も出てくるので、まともに理解しようとすれば、ある程度の研究者としての素養と知識が必要。今の自分には少し無理なので、ざっと流し読み。数式以外は意外に面白く読めた。JDLAのG検定試験にも少しだけ役に立ちそう。逆にG試験のために勉強をした表面的な知識を持って読むと、こういうことを多分言っていたんだなと気づくための本なのかもしれない。例えば、Ridge回帰とかLASSO回帰とかね。
主な内容(章立て)は次の通り。
1 はじめに
2 機械学習と深層学習
3 ニューラルネット
4 勾配降下法による学習
5 深層学習の正則化
6 誤差逆伝播法
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